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하나의 이미지에 SIFT를 적용하고 설명자를 얻은 다음 유클리드 거리를 사용하여 유사한 설명자를 찾았습니다. 이제 k-d 트리를 사용하여 어떤 설명자가 더 유사한지를 찾고 데이터 구조에서 다시 처리하려고합니다. 내가 어떻게 할 수 있는지 알려주세요. 덕분에k-d tree를 사용하여 가장 가까운 이웃을 찾는 방법?
A
답변
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OpenSIFT - 인기있는 SIFT 구현인데, match 명령 줄 도구를 사용하여 이미지 쌍을 비교하고 kd 트리를 사용하여 키포인트 대응 성을 미리 계산할 수 있습니다 (a.k.a 비율 테스트).
계속 진행하는 방법에 대한 자세한 내용은 match.c#L55을 참조하십시오.
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 이미지 한 쌍이 아닙니다. 하나의 이미지에서 어떤 복사 - 이동 공격의 경우 어떤 분야가 서로 비슷한지를 찾고 싶습니다. 하나의 이미지에서 SIFT 기능을 감지하여 일치하는 부분을 찾고 싶습니다. 나는 그것을 MATLAB에서해야만한다. – user615864
주요 원칙은 동일하게 유지됩니다. 즉, 설명자 세트를 색인화하고 각 포인트를 반복하여 쿼리를 수행합니다 (유스 케이스에서는 반환 된 NN에서 건너 뜁니다). 그것은 MATLAB에서 특별히 도움을 줄 수 없다고 말하고 있습니다. 그렇지 않은 경우 [VLFeat MATLAB API-s] (http://www.vlfeat.org/mdoc/mdoc.html)를 살펴보십시오. – deltheil