09/10/04 12:48:05
YouTube - Adobe Photoshop CS5 - Patchmatch - www.CS5.org
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
すげぇ……
323:デフォルトの名無しさん
09/10/04 21:25:07
懐かしいな。
324:デフォルトの名無しさん
09/10/10 02:00:03
>>322
それのアルゴリズム実装したけど画像によってうまくいったりいかなかったりする
そういうサンプル的なものは見せるためにわざと適合した画像を使ってるだけだから
一般用途にはまだまだ使い物にはならないな
325:デフォルトの名無しさん
09/10/13 21:12:57
SIFTなんですが、キーポイントのスケール値が大きいほどより重要な点と解釈していいのでしょうか？Rob Hess氏の実装だとスケールが大きい順に特徴点がソートされてますが、上位から100個だけ特徴点として使うこととかありますか？
326:デフォルトの名無しさん
09/10/15 23:47:55
文系学生です
最近趣味でプログラミングをはじめ、簡単な類似画像検索を作ろうと思っています
アルゴリズムはCCV
URLﾘﾝｸ(d.hatena.ne.jp)
を使用するつもりなのですが、上記ではRGBの値が全て等しいとして
ベクトルを生成しているのですが、実際はどのようにすればよいのでしょうか
例えば画像A、Bの二枚の類似度を測りたいときは
RGBそれぞれのCCVを生成したあとどのように比較すれば良いのでしょうか？
ド素人な質問ですみませんが宜しくお願い致します
327:デフォルトの名無しさん
09/10/16 00:32:46
平均とか分散とか
328:デフォルトの名無しさん
09/10/16 07:06:52
>>326
あんまり難しく考えなくても出た数字ってのは色と形状を数値化してるわけだから
数字の偏りが近いものは似てると言えるわけでしょ
サイズが同じならそれぞれ対応する数字の差分を合計して一定数以下ならって判断が出来るし
サイズが違うものを比較するなら数字の合計でまずそれぞれを正規化してやればいいだけ