多个图像C ++ / OpenCV的实时SIFT描述符匹配

Question

来自同一本儿童书的10页，其中页面的内容都是图片，我从每个页面中提取关键点和描述符作为我的训练数据。 我想检测哪些页面是基于相机的匹配描述符。

到目前为止，我通过提取每个帧的关键点和描述符并通过使用OpenCV中的FlannBasedMatcher逐个匹配训练数据中的描述符来实现它，然后返回最匹配的一个。

这里的问题是它无法实时实现，当训练数据超过3页时，运行时间会非常慢。

有没有人知道任何更好的方法来实现它吗？

Answer 1

匹配是一个昂贵的过程，但可以并行化，并有一些优化（如矢量之间的余弦匹配），以加快速度。

如果您想要更高的准确度，则没有太多选择，您需要对功能进行分组匹配（这需要与训练数据和找到的关键点数量成比例的额外时间）。

另外：考虑使用SURF而不是SIFT，由于一些智能优化，它更快。

Answer 2

确实Surf是一个更好的算法，虽然它不如筛选准确，你会有它的运行时间接近实时，我也建议，如上所述计算功能并使用并行计算进行匹配（简单如果您刚刚使用OpenMP就够了..）

然而，考虑到冲浪找不到关键点，所以如果你的对象不是“有趣”或足够大......你将不会匹配很多......