SIFT對象檢測邊界框

Question

我正在嘗試使用SIFT算法從視頻流中跟蹤對象。 我想檢測對象並通過在其周圍繪制一個矩形來對其進行跟蹤。 問題是，矩形在大多數情況下會傾斜並且無法准確繪制 。 我正在使用以下代碼在檢測到的對象周圍繪制矩形（ videoImage是視頻流中的幀）。

line(videoImage, sceneCorners[0], sceneCorners[1], Scalar(255, 0, 0), 2);
line(videoImage, sceneCorners[1], sceneCorners[2], Scalar(255, 0, 0), 2);
line(videoImage, sceneCorners[2], sceneCorners[3], Scalar(255, 0, 0), 2);
line(videoImage, sceneCorners[3], sceneCorners[0], Scalar(255, 0, 0), 2);

我也嘗試了以下代碼（ imgMatches是僅具有良好匹配項的圖像）

line(imgMatches, sceneCorners[0] + Point2f( object.cols, 0), sceneCorners[1] + Point2f( object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 2);
line(imgMatches, sceneCorners[1] + Point2f( object.cols, 0), sceneCorners[2] + Point2f( object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 2);
line(imgMatches, sceneCorners[2] + Point2f( object.cols, 0), sceneCorners[3] + Point2f( object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 2);
line(imgMatches, sceneCorners[3] + Point2f( object.cols, 0), sceneCorners[0] + Point2f( object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 2);

兩者似乎給出相同的結果。 因此，我的問題是，如何繪制一個矩形來限制我的被跟蹤對象並使其與被跟蹤對象一致？ 順便說一句，我在Windows 7上將OpenCV（C ++）與Visual Studio 2010一起使用。

Answer 1

問題不在於繪制矩形，而是正確地檢測對象。 即使僅獲得一些關鍵點，即使使用RANSAC和基本矩陣或單應性進行過濾，也很常見在單個圖像中檢測到噪聲。

如果要在對象周圍使用更准確的矩形，則必須編寫更好的檢測算法。 例如，當您初步了解圖像中對象的位置時，可以嘗試尋找更多的對應關系。

Answer 2

也許看看這個問題SIFT的比賽和認可？ 。 這是關於同一問題。 解決方案是4D hough空間。