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既知パターンを画像中から探すにはどうしたらいいのか

個人的メモ.
ARToolkitでやってるあれです.
ついでに言うならOpenCVとかで使われている
Zhangの手法に基づくキャリブレーションでも
チェスパターン認識やってます.
というかQRコード認識もこれ.

高速且つ頑健にやるにはどうしたらいいんだ?
というのがちょっと疑問に思ったので.

まず間違いないのは,既知パターンと画像中のパターンのマッチングをとる.
単に既知パターンをアフィン変換しまくってさがすのではコストがやばいので
特徴点抽出とその並びからマッチングを取る.
方向性としてはこれでまちがいないはずだが.

特徴点抽出だとKLTとかSIFTとかありますが,
KLTの場合選択に再現性があるかどうかがわからない.
SIFTはそこを何とかしているのだけど重い.
ただ,既知パターンが二値画像ならもうちょっと楽なのか?
チェスパターンの場合はおそらくクロスパターンを出せさえすればよさげ.
Haar基底とかか?

あとは発見フェーズの先で追跡フェーズに移行する方が効率がいい.
ここで平滑化をおこなえば基準座標が飛んだりはしないはず.
カルマンか.パーティクルフィルタか.
特徴点の探索範囲を絞って探索自体はやめない方式ならロバストになるだろうか.


そもそもなんで自力でこんなことをやろうとか思ったかというと,
画像処理に関しては既存のライブラリの充実振りがすさまじく,
そこにある数理的な原理やコーディングプロセスが略されることが多い.
そのおかげでいろいろな成果がすぐ出せるのは間違いないんだけれど.
ライセンスの問題とか細かいチューンの問題とかをクリアするには
自力で実装できたほうがいい.
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yahirohumpty

  • Author:yahirohumpty
  • 某大学の研究員です.
    博士号持ってます.
    ビジョンとロボットが専門.
    その他もろもろのことに興味があります.

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