画像内のOpencv評価機能

OpenCVフォーラムは数日間利用できませんでしたので、ここでこの質問を投稿しています。私は、イメージを分析し、そのイメージがフィーチャ追跡のためにどれほど良いかを判断するC++のクラスを実装したいと考えています。画像内のOpencv評価機能

Vuforiaによって1つのアプローチが説明されています。特長

の

1）数の機能の数が返された回数、のは、30分の機能を必要としましょう。

2）局所的なコントラスト

分散は、画像中のあるどのくらいの変化を測定するための出発点として使用することができます。このメトリックを最大限に活用するには、どのような前処理が必要ですか？

これを改善するにはどうすればよいですか？ FTまたはDFT変換を使用すると、さまざまなイメージ周波数でコントラストが高いかどうかを確認できますか？どのように達成されるでしょうか？

DFT - （？）>分散

3）特徴分布

これは、適切な中心と、クラスタリングを用いて行われ、+ s.dを意味することができます。これは画像の大きさに匹敵します。 95％は平均±2×s.d以内でなければならない。理想的には。

4）これは全く機能を得ないであろう有機形状を

を避けるため、機能の数と同じ基準があります。

5）避け反復パターン

はマッチ自体に対する機能を検出し、あまりにも多くの重複がないことを確認してください。

2016-05-09 WebSight

vuforiaも同じです。

しかし、あなたが同じことを行うために独自のコードを書きたい場合は、

ARToolkitはNFTマーカーのために同じ機能を提供し、オープンソースのSDKです。あなたはARToolkitのソースコードを行けば、あなたは「DisplayFeatureSet」のようなものを見つけるでしょう
のような、選択した画像の機能（ホットスポット）を示しても、そこDisplayfeatureSet.exeファイルがあります：
は、

どういうわけか私が管理このためのソースコード（.c）を入手してください。ここで私は、ソースコードをダウンロードし、それに仕事とあなたの経験を共有するために私のGoogleドライブのリンクを提供する：

ベスト幸運:)

2016-05-10 11:50:38

これは素敵なアプローチですが、それは手動検査が必要です。私はこのアプローチを自動化しようとしています。 – WebSight

これを自動化するには、検出されるフィーチャーの数と実際のイメージサイズの比のようなものを数える必要がありました。リンク "ソースコード"を変更してください。しかし、それはC.の深い知識が必要Java Java開発者:( –

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