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我正在制作一个应用程序,它将输入的图像与数据库中的图像进行匹配。
无论如何,我正在使用以下代码:
String path = Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath();
Bitmap objectbmp = BitmapFactory.decodeFile(path+"/Sample/Template.jpg");
Bitmap scenebmp = BitmapFactory.decodeFile(path+"/Sample/Input.jpg");
Mat object = new Mat(); //from the database
Mat scene = new Mat(); //user's input image
// convert bitmap to MAT
Utils.bitmapToMat(objectbmp, object);
Utils.bitmapToMat(scenebmp, scene);
//Feature Detection
FeatureDetector orbDetector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);
DescriptorExtractor orbextractor = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.ORB);
MatOfKeyPoint keypoints_object = new MatOfKeyPoint();
MatOfKeyPoint keypoints_scene = new MatOfKeyPoint();
Mat descriptors_object = new Mat();
Mat descriptors_scene = new Mat();
//Getting the keypoints
orbDetector.detect( object, keypoints_object );
orbDetector.detect( scene, keypoints_scene );
//Compute descriptors
orbextractor.compute( object, keypoints_object, descriptors_object );
orbextractor.compute( scene, keypoints_scene, descriptors_scene );
//Match with Brute Force
MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();
DescriptorMatcher matcher;
matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE);
matcher.match( descriptors_object, descriptors_scene, matches );
double max_dist = 0;
double min_dist = 100;
List<DMatch> matchesList = matches.toList();
//-- Quick calculation of max and min distances between keypoints
for( int i = 0; i < descriptors_object.rows(); i++ )
{ double dist = matchesList.get(i).distance;
if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
if( dist > max_dist ) max_dist = dist;
}
LinkedList<DMatch> good_matches = new LinkedList<DMatch>();
for( int i = 0; i < descriptors_object.rows(); i++ )
{ if( matchesList.get(i).distance <= 3*min_dist )
{ good_matches.addLast( matchesList.get(i));
}
}
最佳答案
您可以计算匹配率,例如goodMatches / totMatches,即匹配的准确性。
实际上,有不同的方法可以做到这一点。常见的是:
private List<MatOfDMatch> crossCheck(List<DMatch> matches12, List<DMatch> matches21, List<MatOfDMatch> knn_matches) {
List<MatOfDMatch> good_matches = new ArrayList<MatOfDMatch>();
for(int i=0; i<matches12.size(); i++)
{
DMatch forward = matches12.get(i);
DMatch backward = matches21.get(forward.trainIdx);
if(backward.trainIdx == forward.queryIdx)
good_matches.add(knn_matches.get(i)); //k=2
}
return good_matches;
}
private List<MatOfDMatch> ratioCheck(List<MatOfDMatch> knn_matches, float ratio) {
List<MatOfDMatch> good_matches = new ArrayList<MatOfDMatch>();
for(int i=0; i<knn_matches.size(); i++)
{
List<DMatch> subList = knn_matches.get(i).toList();
if(subList.size()>=2)
{
Float first_distance = subList.get(0).distance;
Float second_distance = subList.get(1).distance;
if((first_distance/second_distance) <= ratio)
good_matches.add(knn_matches.get(i));
}
}
return good_matches;
}
关于android - 两幅图像之间的特征匹配匹配率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27763617/
使用sed和/或awk,仅在行包含字符串“ foo”并且行之前和之后的行分别包含字符串“ bar”和“ baz”时,我才希望删除行。 因此,对于此输入: blah blah foo blah bar
例如: S1: "some filename contains few words.txt" S2:“一些文件名包含几个单词 - draft.txt” S3:“一些文件名包含几个单词 - 另一个 dr
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假设这是我的代码 var str="abc=1234587;abc=19855284;abc=1234587;abc=19855284;abc=1234587;abc=19855284;abc=123
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我在以下结构中有两列 A B 1 49 4922039670 我已经能够评估 =LEN(A1)如2 , =LEFT(B1,2)如49 , 和 =LEFT(B1,LEN(A1)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!