特徴検出と記述

• 特徴の理解

  画像における主要な特徴とは何か? そうした特徴を見つけることはどのように役立つのか?

• Harrisコーナー検出

  なるほど、コーナーは良い特徴である。では、どうやって見つけるのか?

• Shi-Tomasiコーナー検出と追跡に適した特徴

  Shi-Tomasiコーナー検出について見ていく

• SIFT (スケール不変特徴変換) 入門

  Harrisコーナー検出器は、画像のスケールが変化すると十分な性能を発揮できない。Loweはスケール不変な特徴を見つける画期的な手法を開発し、それはSIFTと呼ばれる

• コーナー検出のためのFASTアルゴリズム

  上記の特徴検出手法はいずれも何らかの点で優れている。しかし、SLAMのようなリアルタイムアプリケーションで動作させるには十分に高速とは言えない。そこで登場するのがFASTアルゴリズムであり、これはまさに "FAST"(高速)である。

• ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)

  SURF はその役割をよく果たすが、アプリケーションで使うために毎年いくらかの料金を支払わなければならないとしたらどうだろう。そう、特許で保護されているのだ！この問題を解決するため、OpenCV の開発者たちは SIFT や SURF に代わる新しい「無償」の手法を考え出した。それが ORB である。

• 特徴点マッチング

  ここまでで特徴検出器と記述子について多くのことを学んだ。次はさまざまな記述子をマッチングする方法を学ぶときである。OpenCVは2つの手法、すなわち総当たり (Brute-Force) マッチングとFLANNベースのマッチングを提供している。

• 特徴マッチング + ホモグラフィによる物体検出

  これで特徴マッチングについて理解できた。これを3dモジュールと組み合わせて、複雑な画像の中から物体を見つけてみよう。