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  • 存在10对图像。 每对图像从不同的视角和/或在不同的光照条件下或使用不同的相机设置拍摄时都显示相同的场景。 给定该对的第一张图像中的位置坐标,您的代码需要在该对的第二张图像中找到相应的位置。 可以从模块的KEATS网页获得包含训练图像对的zip文件。 您可以以任何希望的方式使用这些图像,但是提供它们主要是为了使您能够开发代码并评估其性能。

    您的代码必须包含一个名为“ find_matches.m”的m文件。 该文件中的主要功能应具有以下定义:
    function [pos2]=find_matches(I1,pos1,I2)

    因此,此函数采用三个输入参数:

    I1是存储彩色图像的MATLAB变量(即I1将是使用以下命令生成的3维矩阵:I1 = im2double(imread('bikes / img1.png'));)。此变量包含该对中的第一张图像
    pos1是一个n by 2矩阵,其中包含第一张图像中n个点的坐标。 这些点将使用兴趣点检测器进行选择。 例如,使用以下命令:
    detector = detectHarrisFeatures(rgb2gray(I1)); pos1=detector.Location;
    要可视化需要匹配的位置,可以使用以下代码:
    imagesc(rgb2gray(I1)); plot(pos(:,1),pos1(:,2),'y+','LineWidth',2);
    I2是存储彩色图像的MATLAB变量(即I2将是使用以下命令生成的3维矩阵:
    I2=im2double(imread('bikes/img2.png'));此变量包含该对中的第二个图像。
    单个输出变量pos2的格式和大小应与pos1相同。 pos2的每一行都应定义I2中的点的坐标,该点对应于pos1相应行中的坐标所定义的I1中的点。 换句话说,必须对pos2进行排序,以便pos1和pos2的对应行与3D空间中同一点的坐标相对应。

    find_matches函数可以调用其他函数。 除非它们是官方的MATLAB函数,否则这些附加函数应包含在同一m文件中,或包含在您提交的zip文件中。 您的代码也可以加载数据,只要该数据包含在您提交的zip文件中即可。 您的代码应在PC上运行,并且不需要访问特殊硬件(例如GPU)。

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