以下如何工作?
我正在寻找 MSER
特征点,然后将它们与 matchFeatures
配对功能。
% file1 = 'roofs1.jpg';
% file2 = 'roofs2.jpg';
file1 = 'cameraman.tif';
I1 = imread(file1);
%I2 = imread(file2);
I2 = imrotate(I1, 45);
% I1 = rgb2gray(I1);
% I2 = rgb2gray(I2);
% %Find the SURF features.
% points1 = detectSURFFeatures(I1);
% points2 = detectSURFFeatures(I2);
points1 = detectMSERFeatures(I1);
points2 = detectMSERFeatures(I2);
%Extract the features.
[f1, vpts1] = extractFeatures(I1, points1);
[f2, vpts2] = extractFeatures(I2, points2);
%Retrieve the locations of matched points. The SURF featurevectors are already normalized.
indexPairs = matchFeatures(f1, f2, 'Prenormalized', true) ;
matched_pts1 = vpts1(indexPairs(:, 1));
matched_pts2 = vpts2(indexPairs(:, 2));
figure; showMatchedFeatures(I1,I2,matched_pts1,matched_pts2,'montage');
legend('matched points 1','matched points 2');
显然它工作正常
但这怎么可能呢? MSERRegions
仅包含省略号。他们怎么配对?显然是信息不够!
更新
我发现 extractFeatures
函数从 MSER 点返回 SURF 特征向量。所以它比较 64 维的 SURF 向量。
最佳答案
在这种情况下,MSER 区域的质心仅用作提取 SURF 描述符的兴趣点。默认情况下,如果您将 MSERRegions
传递到 extractFeatures
中,您将获得 SURF 描述符。然而,MSER 区域可用于其他用途,例如检测图像中的文本。
关于matlab - MSER特征的匹配算法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17930134/