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Change parameters and verify
Open the panel, then press Run to load Python. You can stop execution and reset parameters. Results are computed on this device. No Python installation is required.
Local execution steps below are optional for reproducing the source results; they are not required for the browser experiment.
The experiment controls are in English.
मिलान रेखाओं की तुलना करें
मूल परिणाम A में सहेजें, फिर बिना फ़िल्टर के मिलान, घुमाव, आकार या पैटर्न को B से तुलना करें। नीले वृत्त और ठोस रेखाएँ स्वीकृत व सही हैं; बैंगनी क्रॉस और ठोस रेखाएँ स्वीकृत पर गलत हैं। धूसर बिंदुदार रेखाएँ डिस्क्रिप्टर द्वारा अस्वीकृति, नारंगी टूटी रेखाएँ ज्यामितीय अस्वीकृति हैं। मोबाइल पर चित्र ऊपर-नीचे आते हैं। रीसेट मूल मान लौटाता है; साझा लिंक वर्तमान इनपुट दोहराता है, A नहीं।
बिंदु से डिस्क्रिप्टर तक
साझा Shi–Tomasi प्रति चित्र अधिकतम 80 बिंदु चुनता है। डिस्क्रिप्टर मान्य 9×9 ग्रे पैच है: मूल मान या औसत घटाकर L2 सामान्यीकृत मान। दूरी Euclidean L2 है। अनुपात फ़िल्टर में दो पड़ोसी और सख्त d1 < सीमा × d2 आवश्यक हैं; दूसरी दूरी शून्य हो तो असफल। पारस्परिक फ़िल्टर दोनों को एक-दूसरे का निकटतम पड़ोसी चाहता है। सामान्यीकरण बिना क्लिपिंग की चमक वृद्धि सँभाल सकता है, पर घुमाव या पैमाने से अपरिवर्तनशील नहीं बनाता। यह ORB या SIFT नहीं है।
ज्यामिति और ज्ञात सत्य
वैकल्पिक ज्यामितीय जाँच स्थानांतरण, घुमाव और समान पैमाने का similarity रूपांतरण अनुमानित करती है; shear या perspective नहीं। दो जोड़ों की सभी परिकल्पनाएँ जाँचती है, कम से कम तीन समर्थक चाहती है, एक बार दोबारा फिट करती है और लक्ष्य पिक्सेल के अवशेष जाँचती है। तीन से कम उम्मीदवार या उपयोगी मॉडल न होने पर कुछ स्वीकार नहीं होता। OFF पर डिस्क्रिप्टर फ़िल्टर से बचे जोड़े स्वीकार होते हैं और मॉडल माप अपरिभाषित हैं।
इनलायर अनुपात मॉडल इनलायर को छँटे उम्मीदवारों से भाग देता है। स्वीकृत जोड़ों का सही अनुपात अलग से ज्ञात रूपांतरण और निश्चित 3 पिक्सेल सहनशीलता उपयोग करता है। सत्य RMS स्थान त्रुटि, मॉडल RMS फिट अवशेष मापता है। ग्रिड RMS निश्चित दृश्यमान ग्रिड पर अनुमानित और वास्तविक रूपांतरण की तुलना करता है। हर खाली हो तो — दिखता है। संगत गलत मॉडल के अवशेष भी छोटे हो सकते हैं; 30° प्रीसेट यही दिखाता है। दोहराते पैटर्न वस्तु की पहचान साबित नहीं करते।
सहेजे गए उदाहरण
ये दिए गए प्रीसेट की गणना के परिणाम हैं। चित्र, मास्क और रूपांतरण निष्कर्षण लैब से लिए गए हैं: द्विरैखिक sampling, बॉक्स औसत, gain, निश्चित समान-वितरित शोर और clipping। ग्रे मान भौतिक luminance नहीं हैं; आकार घटाने से पहले antialiasing फ़िल्टर नहीं है। स्रोत सीमाएँ, बराबरी, मास्क और ग्रिड परिभाषित करता है। JSON में पिक्सेल और हर प्रस्तावित जोड़ा रहता है।
| प्रीसेट | निकटतम | छँटे | स्वीकृत | इनलायर अनुपात | सही / स्वीकृत |
|---|---|---|---|---|---|
| मूल | 22 | 11 | 11 | 100.0% | 100.0% |
| 30° घुमाव | 22 | 6 | 3 | 50.0% | 0.0% |
| 30° · सीमा 6 px | 22 | 6 | 5 | 83.3% | 0.0% |
| पैटर्न · बिना फ़िल्टर | 80 | 80 | 80 | — | 7.5% |
| पैटर्न · फ़िल्टर सहित | 80 | 1 | 0 | — | — |
| बिना टेक्सचर | 0 | 0 | 0 | — | — |
आगे सीखें
- फ़ीचर निष्कर्षण लैब
- फ़ीचर ट्रैकिंग सिद्धांत
- Visual SLAM परिचय
- स्रोत, मॉडल परिभाषाएँ और संदर्भ परीक्षण
- सहेजे मेट्रिक का JSON
- OpenCV मिलान संदर्भ
ऑप्टिकल फ़्लो Lab में दो फ़्रेमों के बीच इन बिंदुओं की गति देखें।
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