多個圖像C ++ / OpenCV的實時SIFT描述符匹配

Question

來自同一本兒童書的10頁，其中頁面的內容都是圖片，我從每個頁面中提取關鍵點和描述符作為我的訓練數據。 我想檢測哪些頁面是基於相機的匹配描述符。

到目前為止，我通過提取每個幀的關鍵點和描述符並通過使用OpenCV中的FlannBasedMatcher逐個匹配訓練數據中的描述符來實現它，然后返回最匹配的一個。

這里的問題是它無法實時實現，當訓練數據超過3頁時，運行時間會非常慢。

有沒有人知道任何更好的方法來實現它嗎？

Answer 1

匹配是一個昂貴的過程，但可以並行化，並有一些優化（如矢量之間的余弦匹配），以加快速度。

如果您想要更高的准確度，則沒有太多選擇，您需要對功能進行分組匹配（這需要與訓練數據和找到的關鍵點數量成比例的額外時間）。

另外：考慮使用SURF而不是SIFT，由於一些智能優化，它更快。

Answer 2

確實Surf是一個更好的算法，雖然它不如篩選准確，你會有它的運行時間接近實時，我也建議，如上所述計算功能並使用並行計算進行匹配（簡單如果您剛剛使用OpenMP就夠了..）

然而，考慮到沖浪找不到關鍵點，所以如果你的對象不是“有趣”或足夠大......你將不會匹配很多......