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最近工作有点闲,有时间就玩点有意思的东西------SURF 图像识别(WIKI地址),懂了图像识别,真的有很多东西可以玩。。。。。先看看本文实现的效果:
左图不是相同的指纹,右图为相同的指纹
ShapeContext算法中典型的实验图片。。。借来用用而已。。。
本文修改后的代码可以到这里:http://download.csdn.net/source/2515577下载,本文的代码改自GoogleCode的OpenSource。
网上已经有很多封装好的SURF算法,这里我挑OpenSURF.OpenSURF在GoogleCode的地址http://code.google.com/p/opensurf1/,在【Source】 Tab里有C++版和C#版,C++版依赖Opencv,C#版不依赖OpenCV,我选择了C#版裸奔SURF。。。。在使用OpenSURF的C#版发现两个问题:
1。没有Match模块,所以这个就得自己写了;
2。OpenSURF for C#竟然大量使用GetPixel()...... -. -||| ......做过图像处理的兄弟都应该知道GetPixel()的效率...........这个也得自己改改。
解决问题1:C++版包含了Match模块,所以我就参考C++版的,写成C#。。。。。以下是我自己添加的Match代码:
解决问题2:参考网上的代码,把IntegralImage.cs的FromImage(Bitmap image)函数改成:
OK,解决了以上两个问题,OpenSURF的C#版功能算是跟C++差不多了。。。。当然,C#跟C++的速度还有点差距的。。。。接下来就说说如何提高识别率,有两个关键的系数要微调的:
1。FastHessian.getIpoints(0.0001f, 5, 2, iimg);的第一个参数决定了特征点的数量,越小则特征点越多;
2。在Utils.cs里面的if (d1 / d2 < 0.77) //越小匹配的点越少,但误判断点也越少;越大匹配的点越多,但误判断点也越多。
以上两个要微调的函数就要具体情况具体微调了。。。。
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