From 501256caa7604ebc1097eff901dc60407a3bdeb2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: aalimonov_2 Date: Thu, 26 Feb 2026 22:59:23 +0100 Subject: [PATCH 1/2] implemented baseline --- src/phg/.DS_Store | Bin 0 -> 8196 bytes src/phg/sift/sift.cpp | 208 +++++++++++++++++++++++------------------- tests/test_sift.cpp | 2 +- 3 files changed, 115 insertions(+), 95 deletions(-) create mode 100644 src/phg/.DS_Store diff --git a/src/phg/.DS_Store b/src/phg/.DS_Store new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..23c58182f409c09c9ada788ba6d841be9b32a976 GIT binary patch literal 8196 zcmeHMYitx%6u#fIz>FPWS_>3pvRju|u-GkBpq5dWI9uKX16?2 zQ(}CZXnZC9!uQWcjYfl( z17QZj41^g7GZ1FrddL9n*}Ta!?E7Li?86L%8TemjfWIH2ba6}sI4aP8bx`LY0SNgK zz;86x_<%4PU?RX#fiy!6!jw>$A~<3|n3FyltV;wqDo~g+1cwg8>jKQ^&=ySydYM;d0*dQYtVL{5+NXX4Y0Y>LV9{~JeFH* z7T+VvQl)s#mEuuus!-?Zon75MYHydBb?lUR%;?kRyA;$e68GkfA_dc#b*#dm?e=Mv z*|e1{SZU8_vMj!sbo1S8-m$E`j%#|RV|RCX#u2aNXv$PqkL%>UX5U$#rWIUcpFzIN zqR~Pg$yF7<+nyor#@%n^UBXx*F2YmB<}HdWTeW8Gop&X+?P|Mke7;s$rBCd=X;wR%j^K9GBJ^dsAx9QT;>XY^Wqr7R!d`sTbry-=&G^*TjM%k3^DNVuq1 z8x+k|+7Hv?7p9HsdRfaU9acJHSVFZ?-7IUnmCmAwTqvv6yJe*->kJN3Fs{%g^%hzC zLcX8hxHav1dxi|V^pleMPFe182hw?C&oGg%WYH?i{(~hwH`$gmJtyyH^hn-;0u#@b4cA9;{zGi3HdG;&&gI!{OvdioW%AleOOR)@VP>(nounC*7 z1zWKj?dZUMWN;W3Y&h^Rf`>7R6L<{I;yFBz7w`&R#~XMHZ(|G};uJo@=lBv|;TwF5 z^Y{%H@H;NzGOpk+sZv@ZEt8f@E2MfUF0GZ;N!z6z(q5@s%1HgvfQUgVmD<6HnEZis zlwji3L8TUa`jf`4U22gXJ9piqwqEz8_QO10TsK!QShy&Hv&{7B>V+EKb5po=%YZd9Oe xLY;pcC-jfwgcJWTq;Zs%a+^eeqXJ1o?LYqz@K1kghx>oH|NFf3>3PF;e*=IbYdZh{ literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/src/phg/sift/sift.cpp b/src/phg/sift/sift.cpp index 72047711..089150e4 100755 --- a/src/phg/sift/sift.cpp +++ b/src/phg/sift/sift.cpp @@ -1,6 +1,8 @@ #include "sift.h" #include "libutils/rasserts.h" +#include +#include #include #include #include @@ -108,17 +110,21 @@ std::vector phg::buildOctaves(const cv::Mat& img, const phg:: // можно подумать, как сделать эффективнее - для построения n+1 слоя доблюревать уже поблюренный n-ый слой, так чтобы в итоге получилась такая же сигма // это будет немного быстрее, тк нужно более маленькое ядро свертки на каждый шаг for (int i = 1; i < n_layers; i++) { - // TODO double sigma_layer = sigma0 * корень из двух нужной степени, чтобы при i==s получали удвоение базового блюра; - // // вычтем sigma0 чтобы размыть ровно до нужной суммарной сигмы - // TODO sigma_layer = ... (вычитаем как в sigma base); - // cv::GaussianBlur(oct.layers[0], oct.layers[i], cv::Size(), sigma_layer, sigma_layer); + double sigma_layer = sigma0 * std::pow(2, static_cast(i) / static_cast(s)); + + // инкрементальный блюр почему-то выдает скор 997 - хуже бейзлайна, мб где-то тут есть ошибка + // double sigma_prev = sigma0 * std::pow(2, static_cast(i - 1) / static_cast(s)); + // double sigma_incr = std::sqrt(sigma_layer * sigma_layer - sigma_prev * sigma_prev); + // cv::GaussianBlur(oct.layers[i - 1], oct.layers[i], cv::Size(), sigma_incr, sigma_incr); + + sigma_layer = std::sqrt(sigma_layer * sigma_layer - sigma0 * sigma0); + cv::GaussianBlur(oct.layers[0], oct.layers[i], cv::Size(), sigma_layer, sigma_layer); } // подготавливаем базовый слой для следующей октавы if (o + 1 < n_octaves) { // используется в opencv, формула для пересчета ключевых точек: pt_upscaled = 2^o * pt_downscaled - // TODO cv::resize(даунскейлим текущий слой в два раза, без интерполяции, просто сабсепмлинг); - + base = downsample2x(oct.layers[s]); // можно использовать и downsample2x_avg(oct.layers[s]), это позволяет потом заапскейлить слои обратно до оригинального разрешения без сдвига // но потребуется везде изменить формулу для пересчета ключевых точек: pt_upscaled = (pt_downscaled + 0.5) * 2^o - 0.5 @@ -136,9 +142,11 @@ std::vector phg::buildDoG(const std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector ptrs, std::initializer_list offsets) { + for (const float* ptr : ptrs) { + for (auto off : offsets) + check(ptr[x + off]); + } + }; + doCheck({ c }, { -1, 1 }); + doCheck({ cp, cn }, { -1, 0, 1 }); if (!is_max && !is_min) continue; - // TODO проверить локальный максимум на предыдущем скейле + doCheck({ pp, p, pn }, { -1, 0, 1 }); if (!is_max && !is_min) continue; - // TODO проверить локальный максимум на следующем скейле - + doCheck({ np, n, nn }, { -1, 0, 1 }); if (!is_max && !is_min) continue; @@ -237,15 +251,13 @@ std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector(yi, xi) - pL.at(yi, xi)) * 0.5f; // гессиан - float dxx, dxy, dyy, dxs, dys, dss; -// float dxx = cL.at(yi, xi + 1) + cL.at(yi, xi - 1) - 2.f * resp_center; -// float dyy = TODO; -// float dss = TODO; -// -// float dxy = (cL.at(yi + 1, xi + 1) - cL.at(yi + 1, xi - 1) - cL.at(yi - 1, xi + 1) + cL.at(yi - 1, xi - 1)) * 0.25f; -// float dxs = TODO; -// float dys = TODO; + float dxx = cL.at(yi, xi + 1) + cL.at(yi, xi - 1) - 2.f * resp_center; + float dyy = cL.at(yi + 1, xi) + cL.at(yi - 1, xi) - 2.f * resp_center; + float dss = nL.at(yi, xi) + pL.at(yi, xi) - 2.f * resp_center; + float dxy = (cL.at(yi + 1, xi + 1) - cL.at(yi + 1, xi - 1) - cL.at(yi - 1, xi + 1) + cL.at(yi - 1, xi - 1)) * 0.25f; + float dxs = (nL.at(yi, xi + 1) - nL.at(yi, xi - 1) - pL.at(yi, xi + 1) + pL.at(yi, xi - 1)) * 0.25f; + float dys = (nL.at(yi + 1, xi) - nL.at(yi - 1, xi) - pL.at(yi + 1, xi) + pL.at(yi - 1, xi)) * 0.25f; cv::Matx33f H(dxx, dxy, dxs, dxy, dyy, dys, dxs, dys, dss); cv::Vec3f g(dx, dy, ds); @@ -273,21 +285,22 @@ std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector= (r + 1) * (r + 1) / r) + break; } // скейлим координаты точек обратно до родных размеров картинки @@ -366,7 +379,8 @@ std::vector phg::computeOrientations(const std::vector phg::computeOrientations(const std::vector(py, px + 1) - img.at(py, px - 1); -// float gy = img.at(py + 1, px) - img.at(py - 1, px); -// -// float mag = TODO; -// float angle = std::atan2(TODO); // [-pi, pi] -// -// float angle_deg = angle * 180.f / (float) CV_PI; -// if (angle_deg < 0.f) angle_deg += 360.f; -// -// // гауссово взвешивание голоса точки с затуханием к краям -// float weight = std::exp(-(TODO) / (2.f * sigma_win * sigma_win)); -// if (!params.enable_orientation_gaussian_weighting) { -// weight = 1.f; -// } -// -// // голосуем в гистограмме направлений. находим два ближайших бина и гладко распределяем голос между ними -// // в таком случае, голос попавший близко к границе между бинами, проголосует поровну за оба бина -// float bin = TODO; -// if (bin >= n_bins) bin -= n_bins; -// int bin0 = (int) bin; -// int bin1 = (bin0 + 1) % n_bins; -// -// float frac = bin - bin0; -// if (!params.enable_orientation_bin_interpolation) { -// frac = 0.f; -// } -// -// histogram[bin0] += TODO; -// histogram[bin1] += TODO; + int px = xi + dx; + int py = yi + dy; + + // градиент + float gx = img.at(py, px + 1) - img.at(py, px - 1); + float gy = img.at(py + 1, px) - img.at(py - 1, px); + + float mag = std::sqrt(gx * gx + gy * gy); + float angle = std::atan2(gy, gx); // [-pi, pi] + + float angle_deg = angle * 180.f / (float)CV_PI; + if (angle_deg < 0.f) + angle_deg += 360.f; + + // гауссово взвешивание голоса точки с затуханием к краям + float weight = std::exp(-(float(dx * dx + dy * dy)) / (2.f * sigma_win * sigma_win)); + if (!params.enable_orientation_gaussian_weighting) { + weight = 1.f; + } + + // голосуем в гистограмме направлений. находим два ближайших бина и гладко распределяем голос между ними + // в таком случае, голос попавший близко к границе между бинами, проголосует поровну за оба бина + float bin = angle_deg * n_bins / 360.f; + if (bin >= n_bins) { + bin -= n_bins; + } + + int bin0 = (int)bin; + int bin1 = (bin0 + 1) % n_bins; + + float frac = bin - bin0; + if (!params.enable_orientation_bin_interpolation) { + frac = 0.f; + } + + histogram[bin0] += mag * weight * (1.f - frac); + histogram[bin1] += mag * weight * frac; } } @@ -450,20 +468,22 @@ std::vector phg::computeOrientations(const std::vector a = (left + right - 2 * center) / 2 // f(1) - f(-1) = 2b -> b = (right - left) / 2 -// float offset = TODO; -// if (!params.enable_orientation_subpixel_localization) { -// offset = 0.f; -// } -// -// float bin_real = i + offset; -// if (bin_real < 0.f) bin_real += n_bins; -// if (bin_real >= n_bins) bin_real -= n_bins; -// -// float angle = bin_real * 360.f / n_bins; -// -// cv::KeyPoint new_kp = kp; -// new_kp.angle = angle; -// oriented_kpts.push_back(new_kp); + float offset = 0.5f * (left - right) / (left + right - 2.f * center); + if (!params.enable_orientation_subpixel_localization) { + offset = 0.f; + } + + float bin_real = i + offset; + if (bin_real < 0.f) + bin_real += n_bins; + if (bin_real >= n_bins) + bin_real -= n_bins; + + float angle = bin_real * 360.f / n_bins; + + cv::KeyPoint new_kp = kp; + new_kp.angle = angle; + oriented_kpts.push_back(new_kp); } } } @@ -574,11 +594,11 @@ std::pair> phg::computeDescriptors(const std: bin_o -= n_orient_bins; // семплы вблизи края патча взвешиваем с меньшим весом -// float weight = std::exp(-(TODO) / (2.f * sigma_desc * sigma_desc)); -// if (!params.enable_descriptor_gaussian_weighting) { -// weight = 1.f; -// } -// float weighted_mag = mag * weight; + float weight = std::exp(-(rot_x * rot_x + rot_y * rot_y) / (2.f * sigma_desc * sigma_desc)); + if (!params.enable_descriptor_gaussian_weighting) { + weight = 1.f; + } + float weighted_mag = mag * weight; if (params.enable_descriptor_bin_interpolation) { // размажем вклад weighted_mag по пространственным бинам и по бинам гистограммок трилинейной интерполяцией @@ -609,8 +629,8 @@ std::pair> phg::computeDescriptors(const std: io += n_orient_bins; float wo = (dio == 0) ? (1.f - fo) : fo; -// int idx = TODO; -// desc[idx] += TODO; + int idx = (iy * n_spatial_bins + ix) * n_orient_bins + io; + desc[idx] += weighted_mag * wx * wy * wo; } } } @@ -620,9 +640,9 @@ std::pair> phg::computeDescriptors(const std: int io_nearest = (int)std::round(bin_o) % n_orient_bins; if (ix_nearest >= 0 && ix_nearest < n_spatial_bins && iy_nearest >= 0 && iy_nearest < n_spatial_bins) { - // TODO uncomment -// int idx = (iy_nearest * n_spatial_bins + ix_nearest) * n_orient_bins + io_nearest; -// desc[idx] += weighted_mag; + // done uncomment :) + int idx = (iy_nearest * n_spatial_bins + ix_nearest) * n_orient_bins + io_nearest; + desc[idx] += weighted_mag; } } } diff --git a/tests/test_sift.cpp b/tests/test_sift.cpp index cf3bd7df..7433f9bb 100755 --- a/tests/test_sift.cpp +++ b/tests/test_sift.cpp @@ -28,7 +28,7 @@ // TODO ENABLE ME // TODO ENABLE ME // TODO ENABLE ME -#define ENABLE_MY_SIFT_TESTING 0 +#define ENABLE_MY_SIFT_TESTING 1 #define DENY_CREATE_REF_DATA 1 From b1776158c3a9facc27a30950ef9bc7f0fded120d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: aalimonov_2 Date: Fri, 20 Mar 2026 18:28:44 +0100 Subject: [PATCH 2/2] base tasks w/out opencl --- src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp | 122 ++++++++++++++---------- src/phg/matching/flann_matcher.cpp | 21 +++- src/phg/sfm/homography.cpp | 110 ++++++++++----------- src/phg/sfm/panorama_stitcher.cpp | 23 ++++- tests/test_matching.cpp | 6 +- 5 files changed, 171 insertions(+), 111 deletions(-) diff --git a/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp b/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp index f4bcd871..e572b4c6 100644 --- a/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp +++ b/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp @@ -1,27 +1,30 @@ #include "descriptor_matcher.h" -#include #include "flann_factory.h" +#include +#include -void phg::DescriptorMatcher::filterMatchesRatioTest(const std::vector> &matches, - std::vector &filtered_matches) +void phg::DescriptorMatcher::filterMatchesRatioTest(const std::vector>& matches, std::vector& filtered_matches) { filtered_matches.clear(); - throw std::runtime_error("not implemented yet"); -} + constexpr auto kRatio = 0.725f; + filtered_matches.reserve(matches.size()); + for (const auto& match : matches) { + if (match.size() > 1 && match[0].distance <= match[1].distance * kRatio) { + filtered_matches.push_back(match[0]); + } + } +} -void phg::DescriptorMatcher::filterMatchesClusters(const std::vector &matches, - const std::vector keypoints_query, - const std::vector keypoints_train, - std::vector &filtered_matches) +void phg::DescriptorMatcher::filterMatchesClusters(const std::vector& matches, const std::vector keypoints_query, const std::vector keypoints_train, std::vector& filtered_matches) { filtered_matches.clear(); - const size_t total_neighbours = 5; // total number of neighbours to test (including candidate) - const size_t consistent_matches = 3; // minimum number of consistent matches (including candidate) - const float radius_limit_scale = 2.f; // limit search radius by scaled median + const size_t total_neighbours = 5; // total number of neighbours to test (including candidate) + const size_t consistent_matches = 3; // minimum number of consistent matches (including candidate) + const float radius_limit_scale = 2.f; // limit search radius by scaled median const int n_matches = matches.size(); @@ -35,42 +38,61 @@ void phg::DescriptorMatcher::filterMatchesClusters(const std::vector points_query.at(i) = keypoints_query[matches[i].queryIdx].pt; points_train.at(i) = keypoints_train[matches[i].trainIdx].pt; } -// -// // размерность всего 2, так что точное KD-дерево -// std::shared_ptr index_params = flannKdTreeIndexParams(TODO); -// std::shared_ptr search_params = flannKsTreeSearchParams(TODO); -// -// std::shared_ptr index_query = flannKdTreeIndex(points_query, index_params); -// std::shared_ptr index_train = flannKdTreeIndex(points_train, index_params); -// -// // для каждой точки найти total neighbors ближайших соседей -// cv::Mat indices_query(n_matches, total_neighbours, CV_32SC1); -// cv::Mat distances2_query(n_matches, total_neighbours, CV_32FC1); -// cv::Mat indices_train(n_matches, total_neighbours, CV_32SC1); -// cv::Mat distances2_train(n_matches, total_neighbours, CV_32FC1); -// -// index_query->knnSearch(points_query, indices_query, distances2_query, total_neighbours, *search_params); -// index_train->knnSearch(points_train, indices_train, distances2_train, total_neighbours, *search_params); -// -// // оценить радиус поиска для каждой картинки -// // NB: radius2_query, radius2_train: квадраты радиуса! -// float radius2_query, radius2_train; -// { -// std::vector max_dists2_query(n_matches); -// std::vector max_dists2_train(n_matches); -// for (int i = 0; i < n_matches; ++i) { -// max_dists2_query[i] = distances2_query.at(i, total_neighbours - 1); -// max_dists2_train[i] = distances2_train.at(i, total_neighbours - 1); -// } -// -// int median_pos = n_matches / 2; -// std::nth_element(max_dists2_query.begin(), max_dists2_query.begin() + median_pos, max_dists2_query.end()); -// std::nth_element(max_dists2_train.begin(), max_dists2_train.begin() + median_pos, max_dists2_train.end()); -// -// radius2_query = max_dists2_query[median_pos] * radius_limit_scale * radius_limit_scale; -// radius2_train = max_dists2_train[median_pos] * radius_limit_scale * radius_limit_scale; -// } -// -// метч остается, если левое и правое множества первых total_neighbors соседей в радиусах поиска(radius2_query, radius2_train) имеют как минимум consistent_matches общих элементов -// // TODO заполнить filtered_matches + + // размерность всего 2, так что точное KD-дерево + std::shared_ptr index_params = flannKdTreeIndexParams(1); + std::shared_ptr search_params = flannKsTreeSearchParams(32); + + std::shared_ptr index_query = flannKdTreeIndex(points_query, index_params); + std::shared_ptr index_train = flannKdTreeIndex(points_train, index_params); + + // для каждой точки найти total neighbors ближайших соседей + cv::Mat indices_query(n_matches, total_neighbours, CV_32SC1); + cv::Mat distances2_query(n_matches, total_neighbours, CV_32FC1); + cv::Mat indices_train(n_matches, total_neighbours, CV_32SC1); + cv::Mat distances2_train(n_matches, total_neighbours, CV_32FC1); + + index_query->knnSearch(points_query, indices_query, distances2_query, total_neighbours, *search_params); + index_train->knnSearch(points_train, indices_train, distances2_train, total_neighbours, *search_params); + + // оценить радиус поиска для каждой картинки + // NB: radius2_query, radius2_train: квадраты радиуса! + float radius2_query, radius2_train; + { + std::vector max_dists2_query(n_matches); + std::vector max_dists2_train(n_matches); + for (int i = 0; i < n_matches; ++i) { + max_dists2_query[i] = distances2_query.at(i, total_neighbours - 1); + max_dists2_train[i] = distances2_train.at(i, total_neighbours - 1); + } + + int median_pos = n_matches / 2; + std::nth_element(max_dists2_query.begin(), max_dists2_query.begin() + median_pos, max_dists2_query.end()); + std::nth_element(max_dists2_train.begin(), max_dists2_train.begin() + median_pos, max_dists2_train.end()); + + radius2_query = max_dists2_query[median_pos] * radius_limit_scale * radius_limit_scale; + radius2_train = max_dists2_train[median_pos] * radius_limit_scale * radius_limit_scale; + } + + // метч остается, если левое и правое множества первых total_neighbors соседей в радиусах поиска(radius2_query, radius2_train) имеют как минимум consistent_matches общих элементов + // TODO заполнить filtered_matches + filtered_matches.reserve(n_matches); + for (size_t i = 0; i < n_matches; i++) { + std::set query_neighbours; + + for (size_t j = 0; j < total_neighbours && distances2_query.at(i, j) <= radius2_query; j++) { + query_neighbours.insert(indices_query.at(i, j)); + } + + size_t num_intersections = 0; + for (size_t j = 0; j < total_neighbours && distances2_train.at(i, j) <= radius2_train; j++) { + if (query_neighbours.count(indices_train.at(i, j))) { + num_intersections++; + } + } + + if (num_intersections >= consistent_matches) { + filtered_matches.push_back(matches[i]); + } + } } diff --git a/src/phg/matching/flann_matcher.cpp b/src/phg/matching/flann_matcher.cpp index 9e9f5180..4bcbe47d 100644 --- a/src/phg/matching/flann_matcher.cpp +++ b/src/phg/matching/flann_matcher.cpp @@ -6,8 +6,8 @@ phg::FlannMatcher::FlannMatcher() { // параметры для приближенного поиска -// index_params = flannKdTreeIndexParams(TODO); -// search_params = flannKsTreeSearchParams(TODO); + index_params = flannKdTreeIndexParams(4); + search_params = flannKsTreeSearchParams(32); } void phg::FlannMatcher::train(const cv::Mat &train_desc) @@ -17,5 +17,20 @@ void phg::FlannMatcher::train(const cv::Mat &train_desc) void phg::FlannMatcher::knnMatch(const cv::Mat &query_desc, std::vector> &matches, int k) const { - throw std::runtime_error("not implemented yet"); + cv::Mat indices, dists; + flann_index->knnSearch(query_desc, indices, dists, k); + + matches.resize(query_desc.rows); + for (size_t i = 0; i != indices.rows; ++i) { + auto &row = matches[i]; + row.reserve(k); + + for (size_t j = 0; j != indices.cols; j++) { + cv::DMatch match; + match.queryIdx = i; + match.trainIdx = indices.at(i, j); + match.distance = std::sqrt(dists.at(i, j)); + row.push_back(match); + } + } } diff --git a/src/phg/sfm/homography.cpp b/src/phg/sfm/homography.cpp index 5cbc780c..7ebb5dc6 100644 --- a/src/phg/sfm/homography.cpp +++ b/src/phg/sfm/homography.cpp @@ -1,4 +1,5 @@ #include "homography.h" +#include "libutils/rasserts.h" #include #include @@ -84,8 +85,8 @@ namespace { double w1 = ws1[i]; // 8 elements of matrix + free term as needed by gauss routine -// A.push_back({TODO}); -// A.push_back({TODO}); + A.push_back({0.0, 0.0, 0.0, -x0 * w1, -y0 * w1, -w0 * w1, x0 * y1, y0 * y1, -w0 * y1}); + A.push_back({x0 * w1, y0 * w1, w0 * w1, 0.0, 0.0, 0.0, -x0 * x1, -y0 * x1, w0 * x1}); } int res = gauss(A, H); @@ -168,57 +169,56 @@ namespace { // * (простое описание для понимания) // * [3] http://ikrisoft.blogspot.com/2015/01/ransac-with-contrario-approach.html -// const int n_matches = points_lhs.size(); -// -// // https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus#Parameters -// const int n_trials = TODO; -// -// const int n_samples = TODO; -// uint64_t seed = 1; -// const double reprojection_error_threshold_px = 2; -// -// int best_support = 0; -// cv::Mat best_H; -// -// std::vector sample; -// for (int i_trial = 0; i_trial < n_trials; ++i_trial) { -// randomSample(sample, n_matches, n_samples, &seed); -// -// cv::Mat H = estimateHomography4Points(points_lhs[sample[0]], points_lhs[sample[1]], points_lhs[sample[2]], points_lhs[sample[3]], -// points_rhs[sample[0]], points_rhs[sample[1]], points_rhs[sample[2]], points_rhs[sample[3]]); -// -// int support = 0; -// for (int i_point = 0; i_point < n_matches; ++i_point) { -// try { -// cv::Point2d proj = phg::transformPoint(points_lhs[i_point], H); -// if (cv::norm(proj - cv::Point2d(points_rhs[i_point])) < reprojection_error_threshold_px) { -// ++support; -// } -// } catch (const std::exception &e) -// { -// std::cerr << e.what() << std::endl; -// } -// } -// -// if (support > best_support) { -// best_support = support; -// best_H = H; -// -// std::cout << "estimateHomographyRANSAC : support: " << best_support << "/" << n_matches << std::endl; -// -// if (best_support == n_matches) { -// break; -// } -// } -// } -// -// std::cout << "estimateHomographyRANSAC : best support: " << best_support << "/" << n_matches << std::endl; -// -// if (best_support == 0) { -// throw std::runtime_error("estimateHomographyRANSAC : failed to estimate homography"); -// } -// -// return best_H; + const int n_matches = points_lhs.size(); + // https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus#Parameters + const float w = 0.5; + const float p = 0.999; + const int n_samples = 4; + const int n_trials = std::ceil(std::log(1 - p) / std::log(1 - std::pow(w, n_samples))); + uint64_t seed = 1; + const double reprojection_error_threshold_px = 2; + + int best_support = 0; + cv::Mat best_H; + + std::vector sample; + for (int i_trial = 0; i_trial < n_trials; ++i_trial) { + randomSample(sample, n_matches, n_samples, &seed); + + cv::Mat H = estimateHomography4Points(points_lhs[sample[0]], points_lhs[sample[1]], points_lhs[sample[2]], points_lhs[sample[3]], + points_rhs[sample[0]], points_rhs[sample[1]], points_rhs[sample[2]], points_rhs[sample[3]]); + + int support = 0; + for (int i_point = 0; i_point < n_matches; ++i_point) { + try { + cv::Point2d proj = phg::transformPoint(points_lhs[i_point], H); + if (cv::norm(proj - cv::Point2d(points_rhs[i_point])) < reprojection_error_threshold_px) { + ++support; + } + } catch (const std::exception &e) { + std::cerr << e.what() << std::endl; + } + } + + if (support > best_support) { + best_support = support; + best_H = H; + + std::cout << "estimateHomographyRANSAC : support: " << best_support << "/" << n_matches << std::endl; + + if (best_support == n_matches) { + break; + } + } + } + + std::cout << "estimateHomographyRANSAC : best support: " << best_support << "/" << n_matches << std::endl; + + if (best_support == 0) { + throw std::runtime_error("estimateHomographyRANSAC : failed to estimate homography"); + } + + return best_H; } } @@ -238,7 +238,9 @@ cv::Mat phg::findHomographyCV(const std::vector &points_lhs, const // таким преобразованием внутри занимается функции cv::perspectiveTransform и cv::warpPerspective cv::Point2d phg::transformPoint(const cv::Point2d &pt, const cv::Mat &T) { - throw std::runtime_error("not implemented yet"); + rassert(T.rows == 3 && T.cols == 3, 010101); + cv::Mat out = T * cv::Mat(cv::Point3d(pt.x, pt.y, 1.0)); + return {out.at(0) / out.at(2), out.at(1)/out.at(2)}; } cv::Point2d phg::transformPointCV(const cv::Point2d &pt, const cv::Mat &T) { diff --git a/src/phg/sfm/panorama_stitcher.cpp b/src/phg/sfm/panorama_stitcher.cpp index 8d76939b..a503d052 100644 --- a/src/phg/sfm/panorama_stitcher.cpp +++ b/src/phg/sfm/panorama_stitcher.cpp @@ -1,5 +1,6 @@ #include "panorama_stitcher.h" #include "homography.h" +#include "libutils/rasserts.h" #include #include @@ -23,7 +24,27 @@ cv::Mat phg::stitchPanorama(const std::vector &imgs, { // здесь надо посчитать вектор Hs // при этом можно обойтись n_images - 1 вызовами функтора homography_builder - throw std::runtime_error("not implemented yet"); + // rassert(parent.size() == n_images, 0101); + std::vector visited(n_images, false); + + const auto do_visit = [&](const auto& func, size_t i){ + if (visited[i]) { + return Hs[i]; + } + visited[i] = true; + + if (parent[i] == -1) { + Hs[i] = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64FC1); + return Hs[i]; + } + + Hs[i] = homography_builder(imgs[i], imgs[parent[i]]) * func(func, parent[i]); + return Hs[i]; + }; + + for (size_t i = 0; i < n_images; i++) { + do_visit(do_visit, i); + } } bbox2 bbox; diff --git a/tests/test_matching.cpp b/tests/test_matching.cpp index adaac65e..3a11c4c1 100644 --- a/tests/test_matching.cpp +++ b/tests/test_matching.cpp @@ -19,12 +19,12 @@ // TODO enable both toggles for testing custom detector & matcher -#define ENABLE_MY_DESCRIPTOR 0 -#define ENABLE_MY_MATCHING 0 +#define ENABLE_MY_DESCRIPTOR 1 +#define ENABLE_MY_MATCHING 1 #define ENABLE_GPU_BRUTEFORCE_MATCHER 0 // TODO disable for local testing but do not commit -#define SERVER_TESTING 1 +#define SERVER_TESTING 0 #if SERVER_TESTING && !defined(__linux__) #undef ENABLE_GPU_BRUTEFORCE_MATCHER