平面物体の検出

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原著者	Victor Eruhimov
互換性	OpenCV >= 3.0

このチュートリアルの目的は、シーン内の既知の平面物体を検出するために features モジュールと calib3d モジュールの使い方を学ぶことである。

テストデータ: データフォルダ内の画像を使用する。例えば box.png と box_in_scene.png など。

• 新しいコンソールプロジェクトを作成する。2枚の入力画像を読み込む。 :

  Mat img1 = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE); Mat img2 = imread(argv[2], IMREAD_GRAYSCALE); 

• 両方の画像でキーポイントを検出し、各キーポイントの記述子を計算する。 :

  // detecting keypoints Ptr<Feature2D> surf = SURF::create(); vector<KeyPoint> keypoints1; Mat descriptors1; surf->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1); ... // do the same for the second image 

• 次に、1枚目の画像の記述子から2枚目の画像の記述子へ最も近いマッチを探す: :

  // matching descriptors BruteForceMatcher<L2<float> > matcher; vector<DMatch> matches; matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches); 

• 結果を可視化する: :

  // drawing the results namedWindow("matches", 1); Mat img_matches; drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches); imshow("matches", img_matches); waitKey(0); 

• 2つの点群間のホモグラフィ変換を求める: :

  vector<Point2f> points1, points2; // fill the arrays with the points .... Mat H = findHomography(Mat(points1), Mat(points2), RANSAC, ransacReprojThreshold); 

• インライアのマッチ集合を作成し、それらを描画する。perspectiveTransform関数を使ってホモグラフィで点を変換する:

  Mat points1Projected; perspectiveTransform(Mat(points1), points1Projected, H);

• インライアの描画には drawMatches を使う。