イメージ分析：sift/harris/affine/RANSAC

Question

これは適切な質問の基準に該当するかどうかはわかりませんが、それでも私はそれを打ちたいと思います。

2つのSIFT記述子を[number_of_keypoints] [feature_0 ... feature_127]のファイル（または行列）形式で取得するライブラリまたは関数を探しています - ファイルごとに128個の機能があり、画像の比較が可能です（私はharris-affine alg。を使ってそれらを抽出しています：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/det_eval_files/extract_features2.tar.gz）。

私は近所のキーポイントの数と成功率を受け入れる、相互に近い近隣を見つける方法に興味があります。

など。 私は、キーポイント（SIFT記述子で記述）（image_1.sift、image_2.sift）を持つ2つのファイルを持っているとします。私は、この方法が受け入れたい：一致率は擬似コード手段近傍における代表点の数、一致率：

For each keypoint in image_1 
Pick 50 nearest neighbours from image_1 -> List<KeyPoints> neighbours_1 
    For each keypoint in image_2 
    Pick 50 nearest neighbours from image_2 -> List<KeyPoints> neighbours_2 
int numberOfMatches = 0; 
foreach(neighbour in neighbours_1) 
{ 
    if(neighbour == neighbours_2.Find(neighbour)) 
     numberOfMatches++; 
} 

比を考慮数のキーポイントへの一致の数です。 FindMutualKeypoints（image_1、image_2、50,0.7）

これはc＃、java、python、またはmatlabの実装にすることができます。私はイメージ分析を定期的に行うこととはあまり関係がありません。自分の実装を書き始める前に、すでにそこに1つあると思われます。私は母語からの翻訳から正しい言葉を見つけることに問題があります（言葉がかなり違っているように見えます）。それはおそらく原因です。なぜそれがまだ見つからないのでしょうか？

Answer 1

私はopenCVが行く方法だと思います。

これはその例です：link これはSURF記述子を使用しますが、SIFTを使用することもできます。

また、FLANNマッチャーを呼び出して、マッチの品質に関する情報も提供します。