Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

请问一下是否抗缩放呢? #13

Closed
simentt opened this issue Mar 20, 2019 · 9 comments
Closed

请问一下是否抗缩放呢? #13

simentt opened this issue Mar 20, 2019 · 9 comments

Comments

@simentt
Copy link

simentt commented Mar 20, 2019

目的:想识别很小图的轮廓;
但是直接拿很小图的训练,好像很难拿到足够的特征;
直接使用大图训练可以拿到足够多的特征,但是不能直接使用训练的结果去识别小图,我该怎么做呢?

@meiqua
Copy link
Owner

meiqua commented Mar 20, 2019

一般能拿到10个点左右,在不复杂的背景下也还好。如果背景复杂导致太多误匹配,可以试试把stride放小点,就是第二个参数{4, 8}改成{2, 4}之类的。这样虽然多费点时间,但是方向扩散也会变小。
当然也可以试试把小图也放大再识别。

@simentt
Copy link
Author

simentt commented Mar 20, 2019

感谢,这个想法确实有用,很赞。

@simentt simentt closed this as completed Mar 23, 2019
@zhirui-gao
Copy link

你好,meiqua!想请教您几个问题。
1.对于很小的物体(长宽50像素左右),模板是自己生成的椭圆,但是这个椭圆有些锯齿状,这个会影响匹配精度吗?
2.如果放大原图,例如3倍或者6倍,放大之后匹配匹配精度会降低吗?
3.使用canny边缘提取之后,再使用模板匹配会更加稳定或者精度更高吗?
谢谢!

@meiqua
Copy link
Owner

meiqua commented Mar 12, 2021

@zhirui-gao

  1. 如果精度要求很高是有影响,相当于模板提供的标准位置有一个像素的误差;
  2. 这个不好判断,感觉放大4倍左右精度会稍有提高,更大应该啥没效果了
  3. 如果图像质量不好,提canny结果应该会少很多candidate;精度是最后的ICP决定的,影响不大

@zhirui-gao
Copy link

@meiqua 好的,谢谢了!

@wusuoweima
Copy link

wusuoweima commented Apr 27, 2021

1.打算使用realsense D435i,通过2D形状识别能获得物体的精准6D姿态吗?
2.在问题1的基础上,对于相机会有远近、视点的变化,怎么解决? 参考linemod模板生成的方式能解决吗?

@meiqua
Copy link
Owner

meiqua commented Apr 28, 2021

@wusuoweima linemod就是为了6D,不过跑的效果没有像2D情况这样接近100%稳定

@wusuoweima
Copy link

@wusuoweima linemod就是为了6D,不过跑的效果没有像2D情况这样接近100%稳定

  1. 我的模板太小,5cm11, realsense D435i 和Kinect 2精度不够 没办法用linemod或直接用3D
  2. 想要同时完成 旋转&缩放,是不是 angle_test 和scale test拼接一下就可以了

@meiqua
Copy link
Owner

meiqua commented May 9, 2021

@wusuoweima 是的,但6D还需要两个自由度的角度模板

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
None yet
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

4 participants