特征匹配 1.SIFT特征提取 2.FLANN匹配器 3.FLANN的单应性匹配 特征提取与特征描述 图像特征 特征描述,计算机对特征周围的区域进行描述,这样它才能在其他图像中找到相同的特征 **SIFT: **是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points, or corner points)及其有关scale 和 orientation ...
1957年James Munkres针对该方法做了改进,后来大家习惯叫匈牙利算法或Kuhn-Munkres(KM)算法或者Munkres算法,后续一些改进都沿用了这个名称,其主要用来解决分配问题。 如下图a,b,c,d四个工人完成p,q,r,s四项工作,矩阵C(i, j)表示每个工人完成对应一项工作所需的时间,经过求解后工人a对应工作q,b对应s,c对应r,d...
但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配,结果表明ratio取值在0. 4~0. 6之间最佳,小于0. 4的很少有匹配点,大于0. 6的则存在大量错误匹配点。(如果这个地方你要改进,最好给出一个匹配率和ration之间的关系图,这样才有说服力)作者建议ratio的取值原则如下: ratio=0. 4 对于准确度要求高的...
一个图所有匹配中,所含匹配边数最多的匹配,称为这个图的最大匹配。 图4 是一个最大匹配,它包含 4 条匹配边。 完美匹配 如果一个图的某个匹配中,所有的顶点都是匹配点,那么它就是一个完美匹配。 图4 是一个完美匹配。显然,完美匹配一定是最大匹配(完美匹配的任何一个点都已经匹配,添加一条新的匹配边一...
子图匹配的结果常被用于社区发现、图切分、图聚类等图算法的输入,同时也在金融反欺诈、电网管理、社交网络等实际应用中发挥作用。从算法的目标输出分类,子图匹配可以分为四个层次:(1)确定给定的两个图是否符合子图同构约束;(2)找到一个子图同构约束中互相匹配的顶点对;(3)统计数据图中符合子图匹配约束的子图个数...
在该论文中,作者分析并提出了在伴随图上基于随机游走的图匹配算法RRWM:Reweighted Random Walk for Graph Matching。首先,作者提出在伴随图中增加吸收节点(absorbing node),使其他所有节点的出度相等。基于伴随图的形式,一种朴素的思路是在伴随图上直接采用随机游走算法为每个节点进行评分。在论文中,作者通过分析发现,在...
在任务指派问题(如n项工作由n个人承担,每个人完成不同工作所花时间不同,那如何分配使得花费的时间最少)以及一些多目标检测任务中的数据关联部分(如一个目标有多个特征点,有多个目标时检测到的特征点属于哪一个目标的问题)常常会看到Munkres算法,这里从原理及实现上简单介绍一下Munkres算法。
深度学习图像相似度检测 图像相似度匹配算法 在图像处理中,巴氏系数可用于进行相似图像匹配。 巴氏系数公式:BC(p,q) = ∑√p(x)q(x) BC为巴氏系数计算结果,p、q分别为两张图像在直方图上同一位置的概率分布,巴氏系数结果范围为(0~1),0为完全不相同,1为完全相同。
(三) 最大二分图匹配算法 (3.1) HA算法 二分图最大匹配是指,给定一个分为左右两个部分的二分图,两个部分内部的顶点连边,现在要求选出跨两个部分的连边(没有公共顶点的连边),并且连边的数量最大。简单来说,我们可以想象这样一个相亲模型,左边是男孩,右边是女孩,我们的身份就是月老,我们要做的事情是令左...