當從文件中加載數據時，opencv的descriptor_extractor_matcher的不同匹配結果

我在descriptor_extractor_matcher.cpp示例中使用以下代碼來計算img1（Mat descriptors01）的描述符，將其寫入我的磁盤並將其加載回去（Mat descriptors1）。（用於關鍵點相同的步驟，但代碼相當大同小異...）當從文件中加載數據時，opencv的descriptor_extractor_matcher的不同匹配結果

Ptr<DescriptorExtractor> descriptorExtractor = DescriptorExtractor::create(argv[2]);

...

Mat descriptors01; 
descriptorExtractor->compute(img1, keypoints1, descriptors01); // compute descriptors 

FileStorage storage("test.yml", FileStorage::WRITE);    //save it to disc 
storage << "blub" << descriptors01; 
storage.release(); 

Mat descriptors1; 
FileStorage storage1("test.yml", FileStorage::READ);   // load it again 
storage1["blub"] >> descriptors1; 
storage1.release();

的關鍵點&描述符圖像2被計算並使用，無需保存和加載。

我只對圖像1使用加載的數據（關鍵點&描述符）進行匹配，所以對於描述符：descriptors1。 A）使用上面的代碼進行計算，存儲和加載;或者使用以上代碼進行計算，存儲和加載;
B）僅使用加載的數據（不計算，再存放起來）

的匹配我得到不同的結果，因爲你可以在圖片中看到的關鍵點藏漢作爲匹配的描述符。我希望沒有什麼區別......我在這裏錯過了什麼？我必須比較2張圖片，並且無法將圖片與存儲的一組關鍵點進行比較，並且它們是描述符？

當然我使用[detectorType] [的descriptorType] [matcherType] [matcherFilterType] [圖像1] [圖像2] [ransacReprojThreshold]，順便說一句相同的值;）

非常感謝！

UPDATE：

看來問題是取決於描述符。使用加載的描述符適用於SIFT和SURF，但不適用於ORB和其他。圖像：結果與對情況A不同的描述符和B：

enter image description here

來源

2014-10-30 alti

直觀地看到3個可能性：1：你的加載和保存不起作用。 2：你的保存和加載確實有效，但是你失去了一些浮點精度，所以你的描述符會有所不同。3：匹配器可能使用一些RANSAC，它不是確定性的，因此結果會有所不同。我最喜歡的是＃2，我的建議是保存/加載關鍵點並再次計算描述符。如果可行的話，還有兩種可能性：A：失去精度或者像那樣。 B：關鍵點得到錯誤的描述符（來自另一個關鍵點）。 – Micka 2014-10-30 16:34:03

你好！看起來設置是okey，因爲它適用於某些描述符（至少對於SURF）。但如果我去BRIEF，ORB或其他描述符有區別... – alti 2014-11-04 10:43:02

嘗試重複A或B單獨地和看看結果正出來是相同的。我懷疑他們不會這樣說，因爲＃1你感興趣的物體質地不好，會導致描述不佳。＃2兩幅圖像之間的視點變化非常大，即使是像SIFT這樣的最好的描述符也會導致不可重複性問題。

現在，如何解決這個可重複性問題的一部分，＃1在描述符的範數上使用某個閾值，以便只有非常強的特徵用於匹配。＃2與RANSAC一起使用極線約束來濾除錯誤的匹配。我附上兩張圖片來顯示過濾器如何嚴重影響對應關係。 enter image description here 使用SURF查找兩幅圖像之間的對應關係（紅 - 青色圖中的兩幅圖像）使用RANSAC使用極線約束對圖像進行濾波後。

歡迎對此問題進行評論和進一步討論。 :-)

來源

2014-10-30 20:00:10 Vishu

嗨，感謝您的迴應！我在上面添加了一些新的測試結果，並使用了另一組圖像。您可以看到保存和加載工作，例如SURF，但不適用於ORB。同樣的一些其他描述符...任何想法爲什麼？ – alti 2014-11-04 10:31:35

當從文件中加載數據時，opencv的descriptor_extractor_matcher的不同匹配結果

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