Я ищу способ в OpenCV (или даже лучше в JavaCV), чтобы сделать анализ соответствия. По сути, у меня есть два изображения, сделанные с двух разных точек зрения. Теперь мне нужно найти соответствующие точки на двух изображениях. Результат должен выглядеть примерно так:
Есть ли у OpenCV какие-либо методы для этого?
Абсолютно. Есть много способов отслеживать функции в OpenCV с помощью различных детекторов и трекеров.
Проверьте это: http://docs.opencv.org/2.4.2/doc/tutorials/features2d/feature_flann_matcher/feature_flann_matcher.html
Я уверен, что этот вопрос также задавали и на него много раз отвечали даже здесь, в stackoverflow.
Масштабно-инвариантное преобразование признаков (или SIFT) — это алгоритм компьютерного зрения для обнаружения и описания локальных признаков на изображениях. Алгоритм был опубликован Дэвидом Лоу в 1999 году. SIFT — это метод обнаружения отдельных, инвариантных характерных точек изображения, которые легко можно сопоставить между изображениями для выполнения таких задач, как обнаружение и распознавание объектов, или для вычисления геометрического преобразования между изображениями.
Ключевые точки объектов SIFT сначала извлекаются из набора эталонных изображений и сохраняются в базе данных. Объект распознается на новом изображении путем индивидуального сравнения каждого признака из нового изображения с этой базой данных и поиска подходящих признаков на основе евклидова расстояния их векторов признаков. Вы можете сопоставить ключевые точки, используя FLANN.
SIFT является инвариантным масштабом, вращением, освещением и точкой обзора. SIFT будет лучшим выбором для вас. OpenCV отлично поддерживает SIFT. http://docs.opencv.org/modules/nonfree/doc/feature_detection.html?highlight=sift
Если вам нужен пример кода, вы можете посмотреть здесь. http://jayrambhia.com/blog/sift-based-tracker
