Özellik eşleştirme laboratuvarı — filtreler, geometrik iç noktalar ve gerçek

Eşleşme çizgilerini karşılaştırın

Başlangıcı A olarak kaydedin; ham eşleşmeleri, dönüşü, ölçeği veya desenleri B olarak karşılaştırın. Mavi daire ve düz çizgi kabul edilmiş doğru eşleşme; mor çarpı ve düz çizgi kabul edilmiş yanlış eşleşmedir. Gri noktalı çizgi betimleyici reddi, turuncu kesikli çizgi geometrik rettir. Mobilde görüntüler alt alta gelir. Sıfırlama varsayılanları yükler; paylaşım A'yı değil mevcut kontrolleri yeniden üretir.

Noktalardan betimleyicilere

Ortak Shi–Tomasi görüntü başına en fazla 80 nokta seçer. Betimleyici geçerli bir 9×9 gri yama olup ham veya ortalaması çıkarılıp L2 ile normalize edilmiş olabilir. Uzaklık Öklid L2'dir. Oran filtresi iki komşu ve kesin olarak d1 < sınır × d2 ister; ikinci uzaklık sıfırsa reddeder. Karşılıklı filtre iki yönlü en yakın komşuluk ister. Normalizasyon kırpılmamış parlaklık kazancını işleyebilir, fakat dönüş veya ölçek değişmezliği sağlamaz. Bu ORB ya da SIFT değildir.

Geometri ve bilinen gerçek

İsteğe bağlı geometri denetimi öteleme, dönüş ve tekdüze ölçekten oluşan benzerlik tahmin eder; kesme veya perspektif yoktur. İki çiftten tüm hipotezleri dener, en az üç destek ister, bir kez yeniden uydurur ve hedef piksel artıklarını kontrol eder. Üçten az aday veya kullanılabilir model yoksa hiçbirini kabul etmez. Kapalıyken betimleyici filtresini geçenler kabul edilir, model metrikleri tanımsızdır.

İç nokta oranı model iç noktalarını filtrelenmiş adaylara böler. Kabul edilenlerin doğru oranı ayrı olarak bilinen dönüşümü ve sabit 3 piksel toleransı kullanır. Gerçek RMS konum hatasını, model RMS uyum artıklarını ölçer. Izgara RMS dönüşümleri sabit görünür ızgarada karşılaştırır. Boş payda — gösterir. Tutarlı yanlış bir modelin artıkları küçük olabilir; 30° önayarı bunu gösterir. Tekrarlı desenler nesne kimliğini kanıtlamaz.

Kaydedilmiş örnekler

Bunlar verilen önayarlardan hesaplanan sonuçlardır. Görüntüler, maskeler ve dönüşümler çıkarma laboratuvarından gelir: çift doğrusal örnekleme, kutu ortalaması, kazanç, sabit düzgün gürültü ve kırpma. Gri değerler fiziksel luminans değildir; küçültmede antialiasing önfiltresi yoktur. Kaynak eşikleri, eşitlikleri, maskeleri ve ızgarayı tanımlar. JSON pikselleri ve önerilen tüm çiftleri içerir.

Diagram 1 · Use the button to switch views

Öğrenmeye devam edin

• Özellik çıkarma laboratuvarı
• Özellik izleme kuramı
• Visual SLAM genel bakışı
• Kaynak, model tanımları ve referans testleri
• Kaydedilmiş metrik JSON
• OpenCV eşleştirme kaynağı

Optik akış Lab içinde bu noktaları iki kare arasında izleyin.

Görüntü parlaklığı ve luminans Lab — pozlama, gama ve kırpma