物體識別用SIFT特徵

我3種類型的對象即簡單對象識別研究工作： 1.預訂 2.杯 3.球物體識別用SIFT特徵

我具有50個訓練圖像的每個樣品和測試每個樣品20個圖像。我所有的分類和分類都表現得非常好，而且沒有問題。

但我的問題是項目的最後一部分，我應該在測試圖像中圍繞檢測到的對象繪製一個矩形框。 Uptil現在我檢查了我的分類，並且與貝葉斯分類一起工作良好。我的問題是，我有50個測試圖像，我如何從50個樣本中選擇最佳匹配，以便能夠繪製邊界框，而不會出現物體遮擋或可能包圍較大區域。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_detection/feature_detection.html 該鏈接顯示一對一匹配使用衝浪的對象，我在我的工作中試圖做的是使用類似的算法，我計算了同一類型樣本的所有關鍵點並執行匹配。但問題是我不知道要選擇哪個圖像來執行比賽。

請，如果你能提供給我一些提示這將是非常有益的謝謝

來源

2013-07-15 rish

您對「每個樣本50個訓練圖像」和「每個樣本20個測試圖像」是什麼意思？也許你可以舉個例子或張貼一些圖片來更好地說明你的問題。因爲這是你的英語很難破譯。 – lightalchemist

我有模型（100 x 150）的杯子，例如，我有一個杯子在桌子上的測試圖像（640 x 480）。我的問題是如何從訓練圖像樣本中確定最佳匹配圖像，以便能夠在測試圖像中圍繞杯子繪製正確的邊界框 – rish

爲什麼不用SIFT或SURF與所有相關的訓練圖像並選擇最佳匹配？ –

一種方式來做到這一點是計算查詢和測試圖像之間的單應檢查後內點的數量。看看this OpenCV tutorial。如果與單應性相符的內點集很大，則表示兩個圖像之間的匹配良好。這可能或可能不適合你的問題，但它絕對值得一試。

來源

2013-07-15 11:03:38 Zaphod

物體識別用SIFT特徵

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