在多个图像上进行特征匹配
Features matching on multiple images
我正在尝试对多张图片进行特征匹配。这个想法是跟踪图像数据集中的某些特征。我在 Matlab 上使用 mexopenCV，算法的基础是：
1. Feature Detection using SIFT or SURF
2. Feature Description using SIFT or SURF
3. Feature matching using Flann matcher or Brute Force
4. Filtering matches using RANSAC
我的问题如下：
使用场景中的单个对象，所有跟踪的特征都在该对象上。但是，当我将另一个对象添加到场景中时，跟踪的特征仅存在于新对象上，而第一个对象上没有特征。是否可以解释为什么会发生这种情况？
图片 1
图 2
P.S：每张图像上的特征都是在所有数据集（8 张图像）上跟踪的特征。
我想我找到了只在一个对象上寻找特征的原因。正如我在评论中提到的，RANSAC 在匹配特征时会尝试找到最佳模型。由于我们对两个对象的深度进行了更改，因此我们基本上有两个模型需要拟合。我搜索了多模式拟合，发现 Sequential RANSAC and Multi-RANSAC 可以解决这个问题。我尝试通过将模型数量设置为 2 来使用顺序 RANSAC，并获得了不错的结果。
我正在尝试对多张图片进行特征匹配。这个想法是跟踪图像数据集中的某些特征。我在 Matlab 上使用 mexopenCV，算法的基础是：
1. Feature Detection using SIFT or SURF
2. Feature Description using SIFT or SURF
3. Feature matching using Flann matcher or Brute Force
4. Filtering matches using RANSAC
我的问题如下： 使用场景中的单个对象，所有跟踪的特征都在该对象上。但是，当我将另一个对象添加到场景中时，跟踪的特征仅存在于新对象上，而第一个对象上没有特征。是否可以解释为什么会发生这种情况？
图片 1
图 2
P.S：每张图像上的特征都是在所有数据集（8 张图像）上跟踪的特征。
我想我找到了只在一个对象上寻找特征的原因。正如我在评论中提到的，RANSAC 在匹配特征时会尝试找到最佳模型。由于我们对两个对象的深度进行了更改，因此我们基本上有两个模型需要拟合。我搜索了多模式拟合，发现 Sequential RANSAC and Multi-RANSAC 可以解决这个问题。我尝试通过将模型数量设置为 2 来使用顺序 RANSAC，并获得了不错的结果。