Ivá*_*ick 1 opencv point-of-interest mser keypoint feature-descriptor
我正在研究应用于组织学图像的图像配准方法.
我有一个问题.我想使用MSER特征检测器来检测图像上的关键点.在使用opencv提供的MSER函数检索MSER轮廓之后,我计算每个轮廓的质心,以便将其用作有趣点.
如果我直接描述有趣的点,例如使用Surf描述符,描述符的大小就是1,并且不可能比较它们.
因此,有必要用合适的大小修改描述符的大小.
有没有人有想法？
谢谢
小智 5
答案很晚,但我希望它有所帮助.
MSER返回区域而不是点.为了从MSER区域提取描述符,则必须将区域映射到标准尺寸,从任何椭圆形状到30×30像素圆说然后提取描述符(如SURF)出来.
如果单独使用SURF,则使用Harris角作为兴趣点,然后在刻度空间中放置固定大小的窗口.
通过比较描述符来完成匹配.您正在尝试匹配不同的关键点(或兴趣点).
最后但并非最不重要的是,MSER质心和SURF兴趣点不太可能在同一位置发生,因为MSER检测到同质区域,而SURF使用Harris Corners.MSER的质心不能有角,所以从技术上讲,它们永远是对方的异常值.
在MATLAB 2011以后,MSER可以与SURF描述符结合使用(包含在计算机视觉系统工具箱中).
另一种方法是使用以下共享的computer_descriptors.ln:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/descriptors.html
最好的祝福