OpenCVでは、特徴点抽出・特徴記述・特徴点マッチングについてさまざまなアルゴリズムが実装されているが、共通のインターフェイスが用意されている（OpenCV3.0）。 共通インターフェイスを使えば、異なるアルゴリズムであっても同じ書き方でアプリケーショ…

ARMの標準SIMD命令セットAdvanced SIMD（single instruction multiple data：1命令で複数のデータの演算を行うコンピュータの並列化の形態のこと。パック演算、ベクトル演算とも表現する）の通称。 ARMレジスタの演算処理は1命令で1演算の逐次的処理を行うが…

ORBによる特徴量検出方法は、BRIEFと同じくバイナリコードを用いた高速な特徴点検出が可能であり、BRIEFにはない回転不変性を導入したものである。 ORBは、BRIEFと同じく画像を多段階に縮小したピラミッド画像に対してFASTによる特徴点検出方法を用いており…

以前の日記で、スケール・回転不変な特徴点検出方法としてSIFTやSURFについて述べた。SIFTの課題を解決したのがSURFであり、DoG画像生成や勾配ヒストグラム生成の計算コストが高い問題を、SURFでは積分画像を利用することにより10倍の高速化を実現した。 し…

以前の日記で、FASTではコーナー検出のために観測する画素を「決定木」の手法を用いて学習させていくと述べた。これを異なるサイズを組み合わせる方法に発展させたものが、Cascaded FASTと呼ばれる。 異なる周囲長を参照する3種類の決定木をカスケード状に並…

ハミング距離とは、桁数が同じ2つの2進数を比較して、異なっている桁の個数として定義される。例えば、1111111と1010101とのハミング距離は3である。 別の言い方をすれば、ハミング距離はある文字列を別の文字列に変形する際に必要な置換回数を計測したもの…

決定木とは、木構造をした決定を行うためのグラフのこと。 節点と枝、端点の葉への経路によって表される。 決定木は「質問」を繰り返すことでそのデータがどのグループに属するかを決定するものであり、よい決定木とは、答えによってデータがよく分類される…

画像中のコーナーを高速に検出する方法として提案された。 注目画素pの周辺の円周上の決まった16画素を観測し、輝度がしきい値以上のピクセルが連続してn個以上になる点を特徴点とする。ここで全ての画素を調べるのには時間がかかるので、円周上の画素から観…

SIFTによる特徴量抽出アプローチの改良版。精度はSIFTに劣るが高速マッチングが可能。 スケール・回転不変な特徴点検出方法として、SIFTやSURFがある。SIFTはDoG画像生成や勾配ヒストグラム生成の計算コストが高く、SURFは積分画像を利用することにより10倍…

SIFTは、スケール不変性・回転不変性・ノイズおよび照明変化への不変性をもつ特徴点および特徴量検出方法である。 LoGオペレータ SIFTを説明するために、まずLoGオペレータを紹介する。前回のHarrisコーナー検出法は、コーナー部分のみしか注目しないため、…

1次微分から分散共分散を求め固有値の最小値λminを計算するコーナー検出法では、固有値を計算するときのルート計算が計算コストが高い。この問題を解消するために見出されたのがHarrisオペレータである。 Harrisオペレータの計算は行列Mのdet（行列式）とtr…

画像上に垂直方向（y方向）のエッジがあると考えた場合、x方向に1次微分（勾配）がエッジ上で大きくなる。一方、エッジ上でy方向に変化はないためy方向の1次微分は小さい。 これを画像に対して（-1, 0, 1）というフィルタをかけることで表すことができる。こ…