特征匹配难度
Feature matching difficulty
我正在做一个 3d 重建项目，我在匹配特征以继续重建时遇到了问题。更具体地说，当我匹配 matlab 示例图像的特征时，我有很高的正确匹配错误匹配率，但是当我匹配我自己用 phone 相机拍摄的照片的特征时，我几乎只有错误匹配。我试过调整阈值，但问题仍然存在。 ideas/sugestions 有什么问题吗？
我使用的描述符是来自 vlfeat 工具箱的 sift 描述符
编辑：here 是一个包含原始图像、检测到的 salient/corner 点和匹配项的保管箱 link。
我认为这里的主要问题是图像之间的照明差异很大，以及塑料外壳的镜面反射。您还透过透明塑料查看 U 盘内部，这无济于事。
您尝试过什么功能detectors/descriptors？我将从 SURF 开始，然后尝试 MSER。也可以使用多个检测器和描述符，但您应该注意将它们分开。当然，还有很多参数可以调。
另一件可能有用的事情是拍摄更高分辨率的图像。
如果您尝试进行 3D 重建，您可以假设相机在图像之间移动不多吗？在这种情况下，请尝试使用 vision.PointTracker 跟踪从一帧到另一帧的点，而不是匹配它们。
我正在做一个 3d 重建项目，我在匹配特征以继续重建时遇到了问题。更具体地说，当我匹配 matlab 示例图像的特征时，我有很高的正确匹配错误匹配率，但是当我匹配我自己用 phone 相机拍摄的照片的特征时，我几乎只有错误匹配。我试过调整阈值，但问题仍然存在。 ideas/sugestions 有什么问题吗？
我使用的描述符是来自 vlfeat 工具箱的 sift 描述符
编辑：here 是一个包含原始图像、检测到的 salient/corner 点和匹配项的保管箱 link。
我认为这里的主要问题是图像之间的照明差异很大，以及塑料外壳的镜面反射。您还透过透明塑料查看 U 盘内部，这无济于事。
您尝试过什么功能detectors/descriptors？我将从 SURF 开始，然后尝试 MSER。也可以使用多个检测器和描述符，但您应该注意将它们分开。当然，还有很多参数可以调。
另一件可能有用的事情是拍摄更高分辨率的图像。
如果您尝试进行 3D 重建，您可以假设相机在图像之间移动不多吗？在这种情况下，请尝试使用 vision.PointTracker 跟踪从一帧到另一帧的点，而不是匹配它们。