|
Простой и понятный алгоритм сравнения картинок |
|
|
|
Sep 2 2018, 16:39
|
вопрошающий
Группа: Свой
Сообщений: 1 726
Регистрация: 24-01-11
Пользователь №: 62 436
|
Добрый день, ищу понятный, легко объясняемый и, по возможности короткий (на одну-две страницы текста) с оптимальной или субоптимальной асимптотически сложностью алгоритм сравнения двух картинок, которые могут соответствовать одному объекту, но аффинно преобразованному, ну то есть как, например, на приложенной ниже картинке. Картинка не моя, взято с доклада "Multiscale analysis of similarities between images on Riemannian manifolds" Coloma Ballester. То есть чтоб на входе было две картинки, а на выходе - коэффициенты аффинного преобразования + величина достоверности в какой-нибудь адекватной метрике. Через риманово преобразование с CNN объяснить и запрограммировать могу, но это - тонна кода. Нужно просто и понятно. У кого-то есть идеи? Буду премного благодарен! Спасибо! ИИВ
Эскизы прикрепленных изображений
|
|
|
|
|
Sep 3 2018, 08:56
|
Ally
Группа: Модераторы
Сообщений: 6 232
Регистрация: 19-01-05
Пользователь №: 2 050
|
Цитата(ViKo @ Sep 3 2018, 11:34) Ваша матрица мне непонятна, а степени свободы - понятны. Топикстартер просил просто и понятно. Тогда самый верный способ - Fuzzy Logic. Спрашивать на форуме похожи или нет картинки. Каждому мнению присваивать уровень доверия, а потом выводить дефузификатор. Цитата(@Ark @ Sep 3 2018, 11:53) . Но у нее только 3 степени свободы - то есть все 9 коэффициентов, можно определить через 3 независимых параметра. Да ну!? Даже на картинке ТС видна проективность. Причем тут механика? Я б тогда за оптику агитировал бы.
|
|
|
|
|
Sep 3 2018, 09:13
|
Знающий
Группа: Участник
Сообщений: 688
Регистрация: 13-05-16
Пользователь №: 91 710
|
Цитата(AlexandrY @ Sep 3 2018, 11:56) Я б тогда за оптику агитировал бы. Агитируйте на здоровье. Дело в том, что одна проекция (одна картинка) все равно не дает полной (трехмерной) информации о реальном предмете. Поэтому, невозможно достоверно определить по двум картинкам что на них - два разных предмета или один и тот же, но с разных ракурсов и расстояний. Тем более, как я понял, информация о масштабе изображения (расстоянии до предметов) изначально отсутствует. Надо тогда сразу вводить какие-то априорные ограничения.
Сообщение отредактировал @Ark - Sep 3 2018, 09:19
|
|
|
|
|
Sep 3 2018, 11:02
|
вопрошающий
Группа: Свой
Сообщений: 1 726
Регистрация: 24-01-11
Пользователь №: 62 436
|
Спасибо, что не оставляете наедине с проблемой! Да, там 6 степеней свободы, фактически для координаты первой картинки надо найти матрицу и вектор что координата второй картинки будет выражаться как С помощью CNN (convolutional neural networks), то есть нейросетей, как я писал выше я это могу сделать, но тут будет тонна кода, который получается довольно тормознутым и плохо ложащимся на маломощные контроллеры. Лет 7 назад я это программировал и у меня это работает, но мне кажется, что есть что-то проще и быстрее, собственно как я и писал в головном топике. Спасибо! PS: math->tex поправил, спасибо большое, thermit что подсказали!
|
|
|
|
6 чел. читают эту тему (гостей: 6, скрытых пользователей: 0)
Пользователей: 0
|
|
|