Task02 Иван Осокин ИТМО#43
Open
ivan0sokin wants to merge 11 commits intoPhotogrammetryCourse:task02from
Open
Conversation
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
1 participant
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
Перечислите идеи и коротко обозначьте мысли которые у вас возникали по мере выполнения задания, в частности попробуйте ответить на вопросы:
Сделал на гпу брутфорс, но зашло на убунте только со строгим сравнением (локально работало и так)
Зачем фильтровать матчи, если потом мы запускаем устойчивый к выбросам RANSAC и отфильтровываем шумные сопоставления?
Чтобы заранее работать с меньшим количеством матчей. Да, RANSAC их откинет, но будет работать значительно дольше, так как он зависит от доли хороших матчей. Лучше сначала лёгкими эвристиками выкинуть лишние.
Cluster filtering может оставить плохие матчи, например неправильные матчи на клетчатой поверхности, ну или если совсем далеко расположены матчи.
Ratio test тоже не любит плитку, он может сматчить похожие локально плитки, но они будут явно отличаться местоположением в мире (где-то такая картинка на лекции была).
Там иногда может стоять значение очень близкое, но не равное нулю (какая-то дикая перспектива). И если мы поставим единицу, то сломаем матрицу гомографии (она будет просто выдавать неправильные значения при применении к векторам). Фиксится это так: делаем SVD.
Накапливается ошибка от корня до какого-нибудь листа. Матрица гомографии и так шумная, дак ещё мы преобразования делаем от корня до картинки. Если выбрать специальным образом где-нибудь в незаметном месте картинку за корень, то пойдут большие искажения на то, на что мы хотим смотреть.
Наивно по дз: запускаем поиск панорамы для i, i + 1 картинки, получаем склеенную и идём матчить большую картинку со следующей).
Чуть менее наивно: можно засунуть картинки в один большой массив, потом смотреть какие пары кадров лучше всего матчатся, отталкиваться от этого. Взять какой-то кадр за корень и оставлять ребро только туда, где больше всего матчей.
Сложно: a-contario (не сделал).
Было нелегко сразу понять какие значения ставить для flann'a, я залез до
Indexв opencv, и взял оттуда дефолтные значения. Ещё было совсем неочевидно, чтоknnSearchвозвращает квадрат расстояний (возможно я плохо гуглил, но до этого сложно догадаться), поэтому ломался threshold для ratio test.Github Actions CI