opencv - 如何使用匹配算法评估特征描述符-6ren

opencv - 如何使用匹配算法评估特征描述符

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 21:27:42

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我正在尝试使用基于此 tutorial 的 FLANN 算法评估特征检测器和描述符

我想为评估部分构建一个ROC 曲线，因此我必须获得 TP、FN、FP 和 TN。问题是，我不知道如何获得这些值!我读了很多论文，但都没有解释，例如他们是如何得到误报的。在给定的教程中，您可以设置一个特定的阈值，以便您可以计算好匹配和坏匹配，但这并不能证明一切都正确匹配。我应该手动计算每个图像对还是他们的常用技术自动解决它。

在此先感谢您的帮助!

最佳答案

您必须拥有所谓的“基本事实”——手动检查两个图像之间的对应关系或变换矩阵(基本或单应性)。与该矩阵一致的对应关系是正确的。

检查 Mykolajczyk 等人在经典论文中使用的方法。 “A comparison of affine region detectors ”、“A PERFORMANCE EVALUATION OF LOCAL DESCRIPTORS ”以及莫雷尔和佩罗娜 "Evaluation of Features Detectors and Descriptors based on 3D Objects "

关于opencv - 如何使用匹配算法评估特征描述符，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21217971/

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