从特征匹配/单应性中过滤掉误报——OpenCV

Posted 2023-02-22

【中文标题】从特征匹配/单应性中过滤掉误报——OpenCV

【英文标题】：Filtering out false positives from feature matching / homography – OpenCV

【发布时间】：2019-07-17 12:20:21

【问题描述】：

我有一个输入图片的程序，其目标是确定该图片是否包含某个对象（本质上是图像）。如果是这样，它会尝试估计它的位置。当对象在图片中时，这非常有效。但是，当我在图片中放入足够复杂的东西时，我会得到很多误报。

我想知道是否有什么好的方法可以过滤掉这些误报。希望计算量不会太高。

我的程序基于the tutorial found here。除了我使用 BRISK 而不是 SURF 所以我不需要 contrib 的东西。

我如何获得比赛

descriptorMatcher->match(descImg1, descImg2, matches, Mat());

好比赛

double max_dist = 0; double min_dist = 100;

//-- Quick calculation of max and min distances between keypoints
for( int i = 0; i < descImg1.rows; i++ )
 double dist = matches[i].distance;
  if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
  if( dist > max_dist ) max_dist = dist;


std::vector< DMatch > good_matches;

for( int i = 0; i < descImg1.rows; i++ )
 if( matches[i].distance < 4*min_dist )
  good_matches.push_back( matches[i]); 

HOMOGRAPHY

std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;

for( int i = 0; i < good_matches.size(); i++ )

  //-- Get the keypoints from the good matches
  obj.push_back( keyImg1[ good_matches[i].queryIdx ].pt );
  scene.push_back( keyImg2[ good_matches[i].trainIdx ].pt );


Mat H = findHomography( obj, scene, FM_RANSAC );

对象角

std::vector<Point2f> obj_corners(4);
obj_corners[0] = cvPoint(0,0); obj_corners[1] = cvPoint( img1.cols, 0 );
obj_corners[2] = cvPoint( img1.cols, img1.rows ); obj_corners[3] = cvPoint( 0, img1.rows );
std::vector<Point2f> scene_corners(4);

perspectiveTransform( obj_corners, scene_corners, H);

【参考方案1】：

您无法完全消除误报。这就是为什么使用 RANSCAC 算法来寻找单应性。但是，您可以检查估计的单应性是否“好”。有关详细信息，请参阅this question。如果估计的单应性是错误的，你可以丢弃它并假设没有找到对象。由于您需要至少 4 个对应点来估计单应性，因此您可以拒绝使用少于预定义阈值（例如 6）的点估计的那些单应性。这可能会过滤掉所有错误估计的单应性：

int minInliers = 6; //can be any value > 4
double reprojectionError = 3; // default value, you can change it to some lower to get more reliable estimation.
Mat mask;    
Mat H = findHomography( obj, scene, FM_RANSAC, reprojectionError, mask );
int inliers = 0;
for (int i=0; i< mask.rows; ++i)

    if(mask[i] == 1) inliers++;

if(inliers > minInliers)

    //homography is good

您还可以测试原始 SIFT 论文中提出的方法以获得更好的匹配。您需要找到最接近每个查询点的两个描述符，然后检查它们的距离之间的比率是否小于该阈值（David Lowe 建议 0.8）查看this link 了解详情：

descriptorMatcher->knnMatch( descImg1, descImg2, knn_matches, 2 );
//-- Filter matches using the Lowe's ratio test
const float ratio_thresh = 0.8f;
std::vector<DMatch> good_matches;
for (size_t i = 0; i < knn_matches.size(); i++)

    if (knn_matches[i][0].distance < ratio_thresh * knn_matches[i][1].distance)
    
        good_matches.push_back(knn_matches[i][0]);
    

【讨论】：

嘿，感谢您的建议！你确定这是检查内联的正确方法吗？它总是与我的比赛给出相同的数字:(

您实际上必须查看mask[i] == 1 以检查matches 或scene 中索引i 处的点是否是内联器。 mask 实际上将始终具有与 scene 相同的行数...

感谢@AntersBear 发现这一点。答案已更正。