OpenCV: howto Verwendung der Maske parameter für feature point detection (SURF -)

Ich will limit a SurfFeatureDetector auf eine Reihe von Regionen (Maske). Für einen test definiere ich nur eine einzige Maske:

Mat srcImage; //RGB source image
Mat mask = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
Mat roi(mask, cv::Rect(10,10,100,100));
roi = Scalar(255, 255, 255);
SurfFeatureDetector detector();
std::vector<KeyPoint> keypoints;
detector.detect(srcImage, keypoints, roi); //crash
//detector.detect(srcImage, keypoints); //does not crash

Wenn ich den pass der "roi" als die Maske, die ich bekomme diese Fehlermeldung:

OpenCV Error: Assertion failed (mask.empty() || (mask.type() == CV_8UC1 && mask.size() == image.size())) in detect, file /Users/ux/Downloads/OpenCV-iOS/OpenCV-iOS/../opencv-svn/modules/features2d/src/detectors.cpp, line 63

Was ist Los mit diesem? Wie kann ich mich richtig übergeben Sie eine Maske, um die SurfFeatureDetector "erkennen" - Methode?

Grüße,

InformationsquelleAutor Hyndrix | 2013-05-03

c++feature-detection opencv roi surf

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Zwei Dinge über die Maske.
- die Maske sollte 1-Kanal-matrix mit 8-bit unsigned chars, was übersetzt opencv Typ CV_8U. In deinem Fall ist die Maske des Typs srcImage.Typ(), der ein 3-Kanal-matrix
- Sie auf der Durchreise sind roi auf den Detektor, sondern Sie sollte vorbei mask. Wenn Sie änderungen an roi Sie verändern sich auch mask.
sollten die folgenden arbeiten
```
Mat srcImage; //RGB source image
Mat mask = Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8U);  //type of mask is CV_8U
//roi is a sub-image of mask specified by cv::Rect object
Mat roi(mask, cv::Rect(10,10,100,100));
//we set elements in roi region of the mask to 255 
roi = Scalar(255);  
SurfFeatureDetector detector();
std::vector<KeyPoint> keypoints;
detector.detect(srcImage, keypoints, mask);     //passing `mask` as a parameter
```
Vielen Dank, das funktioniert.
Ich denke, es sollte Scalar(255); als die Maske ist 1-dimensional.
Du hast Recht, danke. Bearbeitet

InformationsquelleAutor Alexey

Ich geheftet den ROI, den code auf einige der bestehenden code, mit dem ich arbeiten war, mit den folgenden änderungen hat es bei mir geklappt

cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(frame.size(), CV_8UC1);  //NOTE: using the type explicitly
cv::Mat roi(mask, cv::Rect(10,10,100,100));
roi = cv::Scalar(255, 255, 255);

//SURF feature detection
const int minHessian = 400;
cv::SurfFeatureDetector detector(minHessian);
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
detector.detect(frame, keypoints, mask);              //NOTE: using mask here, NOT roi
cv::Mat img_keypoints; 
drawKeypoints(frame, keypoints, img_keypoints, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT);
cv::imshow("input image + Keypoints", img_keypoints);
cv::waitKey(0);

Ohne die änderungen auf die Art und die Verwendung von mask statt roi als Maske, ich würde einen Laufzeitfehler erhalten, als gut. Dies macht Sinn, da die detect-Methode will eine Maske-es sollte die gleiche Größe wie das ursprüngliche Bild, und der roi ist nicht (es ist ein 100x100 Rechteck). Um zu sehen, das visuell versuchen, anzeigen der Maske und der roi

cv::imshow("Mask", mask);
cv::waitKey(0);

cv::imshow("ROI", roi);
cv::waitKey(0);

Der Typ hat auch; die Maske sollte ein Kanal, während Sie Ihre Bild-Typ ist wahrscheinlich von Typ 16, die Karten zu CV_8UC3, ein triple-channel-Bild

InformationsquelleAutor alrikai

Wenn Sie schauen, um die gleiche für die unregelmäßige Maske dann:

Mat& obtainIregularROI(Mat& origImag, Point2f topLeft, Point2f topRight, Point2f botLeft, Point2f botRight){

        static Mat black(origImag.rows, origImag.cols, origImag.type(), cv::Scalar::all(0));
        Mat mask(origImag.rows, origImag.cols, CV_8UC1, cv::Scalar(0));
        vector< vector<Point> >  co_ordinates;
        co_ordinates.push_back(vector<Point>());
        co_ordinates[0].push_back(topLeft);
        co_ordinates[0].push_back(botLeft);
        co_ordinates[0].push_back(botRight);
        co_ordinates[0].push_back(topRight);
        drawContours( mask,co_ordinates,0, Scalar(255),CV_FILLED, 8 );

       //origImag.copyTo(black,mask);
        //BasicAlgo::getInstance()->writeImage(black);
        return mask;  //returning the mask only
    }

Dann wie gewohnt, erzeugen SIFT/SURF/... Zeiger

//Smart-pointer für SIFT feature-Detektors.

Ptr<FeatureDetector> SIFT_FeatureDetector = FeatureDetector::create("SIFT");
vector<KeyPoint> SIFT_Keypoints;
vector<KeyPoint> SIFT_KeypointsRotated; 
Mat maskedImg = ImageDeformationOperations::getInstance()->obtainIregularROI( rotatedImg,rotTopLeft,rotTopRight,rotBotLeft,rotBotRight);
SIFT_FeatureDetector->detect(rotatedImg, SIFT_KeypointsRotated, maskedImg);
Mat outputSIFTKeyPt;
drawKeypoints(rotatedImg, SIFT_KeypointsRotated, outputSIFTKeyPt, keypointColor, DrawMatchesFlags::DEFAULT);

InformationsquelleAutor Spandan

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