728x90 sift2 [컴퓨터 비젼] SIFT(Scale Invariant Feature Transform SIFT(Scale Invariant Feature Transform) : 이미지의 크기와 회전(상하좌우로 이동이 일어난)에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘 서로 다른 두 이미지에서 SIFT 특징을 추출하여 각각 유사한 특징끼리 매칭하면 이미지끼리 대응되는 부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리 두 이미에 크기가 다르고 회전이 다른 두 이미지 중에 일치하는 내용을 갖고 이미지에 동일한 물체를 찾아서 매칭해줄 수 있는 알고리즘 아래 이미지는 같은 책을 찾아내어 매칭한 것을 볼 수 있음 크기, 회전도 다르고 다른 물체에 가려져 있기도 하지만 일치되는 부분을 잘 찾아서 매칭 이것이 SIFT의 장점임 이 알고리즘은 파노라마를 만들 때도 사용됨. SIFT의 간략한 순서 1. Scale space 제작 2. Di.. 2021. 4. 12. [컴퓨터비젼] 6. Feature descriptors and matching 오늘은 Feature descriptor 와 matching 에 대해서 알아보도록 합시다. 저번 포스팅에서도 언급을 했듯이 Feature을 찾는 과정은 Detection, Description, Matching 으로 이루어져있습니다. 일단 Feature descriptor의 정의를 살펴보면 어떤 이미지에서 알고리즘을 통해서 벡터를 출력하는 알고리즘입니다. matching은 이렇게 추출한 Feature들을 잇는 거라고 하면 되는거죠. 어떻게 좋은 descriptor 을 구할지 그리고 어떻게 이들을 매치할지가 키포인트겠지요. 가장 좋은 descriptor 은 가장 비슷한 포인트를 두 이미지 속에서 찾아내는 거죠. 가장 심플한거는 같은 위치에 직사각형 Window 를 만들고 매치시키는 건데 세상이 그렇게 만만.. 2021. 3. 29. 이전 1 다음 728x90
