matlabにおけるSift処理の使い方や手順

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koji Akano
koji Akano on 13 Jan 2017
Commented: koji Akano on 16 Jan 2017
matlabにおけるSift処理の使い方や手順に役たつようなリンクがありますしたら,教えていただきたいです

Accepted Answer

Tohru Kikawada
Tohru Kikawada on 13 Jan 2017
MATLABによる局所特徴量の検出や抽出ついては こちら をご覧ください。
SIFT特徴量自体はサポートされていないのですが、Computer Vision System Toolboxをお持ちであればFAST, Harris, SURF, MSER, FREAK, BRISK および HOGを使うことができます。
SIFT特徴量を使いたい場合には SIFT Feature Extreaction などのFile Exchangeにあるファイルも使えそうですね。
ご参考になれば幸いです。
  3 Comments
michio
michio on 13 Jan 2017
SIFT特徴量がよいですか?SURF特徴量を使った画像マッチングであれば kikawadaさんのリンクにサンプルコードがあります。
SIFT特徴量を求める関数は(MathWorksの製品としては)ありません。ただ、'SIFT MATLAB' などでGoogle検索したところ、別のご質問で触れておりました VLFeatの機能を使ったチュートリアルが見つかりました。こちらはもう既にご覧になられておりますか?
Google検索もぜひご活用を。
koji Akano
koji Akano on 16 Jan 2017
2つの異なった画像のコーナー検出を行いました. この後,二つの異なった画像の対応点のマッチングをしたいのですが,matlab内の関数でどのようなものが相応しいでしょうか. basic matching(http://www.vlfeat.org/overview/sift.html)のような処理を行いたいのですが,処理に相応しい関数を存じ上げませんので,どなたかご存知の方はいらっしゃいませんか. vl_siftという関数は未定義と表記され実行できませんので別の関数を実行する必要があります.
私は救いようの無い馬鹿ですが,なにとぞよろしくお願いします. 誰か救ってください.
知識がなさ過ぎてすみません.
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーコーナー検出ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー I = imread('DSC07471.JPG'); I= rgb2gray(I); corners = detectFASTFeatures(I,'MinContrast',0.1); J = insertMarker(I,corners,'circle'); figure; imshow(J);
I2 = imread('DSC07472.JPG'); I2= rgb2gray(I2); corners = detectFASTFeatures(I2,'MinContrast',0.1); J = insertMarker(I2,corners,'circle'); figure; imshow(J);

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