Битва OpenCV (18) - сопоставление функций

0. Предисловие

В разделе «Обнаружение ключевых точек» мы узнали, как обнаруживать ключевые точки на изображении, которое предназначено для выполнения локального анализа изображения. Эти ключевые точки должны быть достаточно уникальными, чтобы одна и та же точка могла быть обнаружена на разных изображениях с одним и тем же объектом.
Выполнение анализа изображения на основе ключевых точек требует построения расширенных представлений для уникального описания этих ключевых точек. В этом разделе основное внимание будет уделено тому, как извлекать дескрипторы из ключевых точек. Дескрипторы обычно представляют собой двоичные, целые числа или числа с плавающей запятой, которые описывают ключевые точки и их окрестности. 1D или 2D вектор точки. Хороший дескриптор должен быть достаточно уникальным, чтобы уникально представлять каждую ключевую точку на изображении, и достаточно надежным, чтобы представлять одну и ту же точку аналогичным образом при возможных изменениях освещения или точки обзора. И структура дескриптора тоже должна быть компактной для манипуляций.
Одним из наиболее распространенных применений ключевых точек является сопоставление изображений, например, для выполнения сопоставления изображений для сопоставления двух разных изображений в одной и той же сцене или для обнаружения интересующих объектов на изображении. В этом разделе мы изучим базовый алгоритм сопоставления.