diff --git a/README.md b/README.md old mode 100755 new mode 100644 index da3dec4..ca784e3 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -57,4 +57,4 @@ - Если все хорошо, за выполненное задание дается **8 баллов** - **3 доп. балла** можно получить, если при оценке матрицы гомографии реализовать метод **A contrario RANSAC**, не требующий на вход порога (см. homography.cpp:166) -- **1 доп. балл** можно получить, если реализовать Brute-force матчер на GPU. Для включения его в тестах см. **ENABLE_GPU_BRUTEFORCE_MATCHER** в ```test/test_matching.cpp``` +- **1 доп. балл** можно получить, если реализовать Brute-force матчер на GPU. Для включения его в тестах см. **ENABLE_GPU_BRUTEFORCE_MATCHER** в ```test/test_matching.cpp``` \ No newline at end of file diff --git a/slides/PHGM2026_01_02_Descriptors.pdf b/slides/PHGM2026_01_02_Descriptors.pdf new file mode 100644 index 0000000..efcfde2 Binary files /dev/null and b/slides/PHGM2026_01_02_Descriptors.pdf differ diff --git a/slides/PHGM2026_03_04_Descriptors_and_Matching.pdf b/slides/PHGM2026_03_04_Descriptors_and_Matching.pdf new file mode 100644 index 0000000..a86d63b Binary files /dev/null and b/slides/PHGM2026_03_04_Descriptors_and_Matching.pdf differ diff --git a/slides/PHGM2026_05_06_Learned_Matching_and_Homography.pdf b/slides/PHGM2026_05_06_Learned_Matching_and_Homography.pdf new file mode 100644 index 0000000..bafdc0e Binary files /dev/null and b/slides/PHGM2026_05_06_Learned_Matching_and_Homography.pdf differ diff --git a/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp b/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp index f4bcd87..419f8c1 100644 --- a/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp +++ b/src/phg/matching/descriptor_matcher.cpp @@ -7,8 +7,17 @@ void phg::DescriptorMatcher::filterMatchesRatioTest(const std::vector &filtered_matches) { filtered_matches.clear(); + const float threshold = 0.7f; - throw std::runtime_error("not implemented yet"); + for (auto& match: matches) { + if (match.size() < 2) { + continue; + } + if (match[0].distance < match[1].distance * threshold * threshold) { + filtered_matches.push_back(match[0]); + } + } +// throw std::runtime_error("not implemented yet"); } @@ -35,42 +44,71 @@ 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(DONE); + // std::shared_ptr search_params = flannKsTreeSearchParams(DONE); + + std::shared_ptr index_params = flannKdTreeIndexParams(1); + std::shared_ptr search_params = flannKsTreeSearchParams(10); + + 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 + // DONE заполнить filtered_matches + + for (size_t i = 0; i < n_matches; ++i) { + std::set neighbours_query, neighbours_train; + for (size_t j = 0; j < total_neighbours; ++j) { + auto dist2_query = distances2_query.at(i, j); + auto dist2_train = distances2_train.at(i, j); + if (dist2_query <= radius2_query) { + neighbours_query.insert(indices_query.at(i, j)); + } + if (dist2_train <= radius2_train) { + neighbours_train.insert(indices_train.at(i, j)); + } + } + + int current_matches = 0; + for (auto ind: neighbours_query) { + if (neighbours_train.find(ind) != neighbours_train.end()) { + current_matches++; + } + } + + if (current_matches >= 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 9e9f518..a641807 100644 --- a/src/phg/matching/flann_matcher.cpp +++ b/src/phg/matching/flann_matcher.cpp @@ -6,8 +6,10 @@ phg::FlannMatcher::FlannMatcher() { // параметры для приближенного поиска -// index_params = flannKdTreeIndexParams(TODO); -// search_params = flannKsTreeSearchParams(TODO); + // index_params = flannKdTreeIndexParams(DONE); + // search_params = flannKsTreeSearchParams(DONE); + index_params = flannKdTreeIndexParams(4); + search_params = flannKsTreeSearchParams(32); } void phg::FlannMatcher::train(const cv::Mat &train_desc) @@ -17,5 +19,17 @@ 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 index, dist2; + flann_index->knnSearch(query_desc, index, dist2, k, *search_params); + matches.resize(query_desc.rows); + for (int i = 0; i < query_desc.rows; i++) { + matches[i].clear(); + for (int j = 0; j < k; j++) { + int id_train = index.at(i, j); + float dist = dist2.at(i, j); + matches[i].emplace_back(i, id_train, dist); + } + } +// throw std::runtime_error("not implemented yet"); } diff --git a/src/phg/sfm/homography.cpp b/src/phg/sfm/homography.cpp index 5cbc780..4f664e9 100644 --- a/src/phg/sfm/homography.cpp +++ b/src/phg/sfm/homography.cpp @@ -84,8 +84,11 @@ 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({DONE}); +// A.push_back({DONE}); + A.push_back({0, 0, 0, -x0 * w1, -y0 * w1, -w0 * w1, x0 * y1, y0 * y1, -y1 * w0}); + A.push_back({x0 * w1, y0 * w1, w0 * w1, 0, 0, 0, -x0 * x1, -y0 * x1, x1 * w0}); + } int res = gauss(A, H); @@ -168,57 +171,66 @@ 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(); + const int n_samples = 4; + + // https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus#Parameters + + const double one_inlier_probability = 0.5f; + double n_inliers_probability = 1; + for (size_t j = 0; j < n_samples; j++) { + n_inliers_probability *= one_inlier_probability; + } + const double fail_probability = 0.03f; + const int n_trials = std::log(fail_probability) / std::log(1 - n_inliers_probability); + +// std::cout << "n_trials = " << n_trials << "\n"; + + 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 +250,16 @@ 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"); + double x = T.at(0, 0) * pt.x + T.at(0, 1) * pt.y + T.at(0, 2); + double y = T.at(1, 0) * pt.x + T.at(1, 1) * pt.y + T.at(1, 2); + double w = T.at(2, 0) * pt.x + T.at(2, 1) * pt.y + T.at(2, 2); + + // DONE + if (w == 0.0) { + throw std::runtime_error("not implemented yet"); + } + + return {x / w, y / w}; } 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 8d76939..881eb37 100644 --- a/src/phg/sfm/panorama_stitcher.cpp +++ b/src/phg/sfm/panorama_stitcher.cpp @@ -3,6 +3,7 @@ #include #include +#include /* * imgs - список картинок @@ -23,7 +24,43 @@ 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"); + + int root = -1; + for (int v = 0; v < n_images; v++) { + if (parent[v] == -1) { + root = v; + } + } + std::vector> ch(n_images, std::vector()); + for (int v = 0; v < n_images; v++) { + if (parent[v] != -1) { + ch[parent[v]].push_back(v); + } + } + + std::vector used(n_images, false); + used[root] = 1; + Hs[root] = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F); + + std::queue q; + q.push(root); + + while (!q.empty()) { + int v = q.front(); + q.pop(); + for (auto& u: ch[v]) { + if (!used[u]) { + used[u] = 1; + q.push(u); + cv::Mat H = homography_builder(imgs[u], imgs[v]); + Hs[u] = Hs[v] * H; + } + } + } + + + // DONE + // throw std::runtime_error("not implemented yet"); } bbox2 bbox; diff --git a/src/phg/sift/sift.cpp b/src/phg/sift/sift.cpp index 7204771..da9fd49 100755 --- a/src/phg/sift/sift.cpp +++ b/src/phg/sift/sift.cpp @@ -107,17 +107,28 @@ std::vector phg::buildOctaves(const cv::Mat& img, const phg:: // для простоты в каждой октаве будем каждый раз блюрить базовую картинку с полной сигмой // 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 + + double k = pow(2., 1. / s); 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; + double prev_sigma = sigma0 * pow(k, i - 1); + double sigma = prev_sigma * k; + double sigma_layer = std::sqrt(sigma * sigma - prev_sigma * prev_sigma); + cv::GaussianBlur(oct.layers[i - 1], oct.layers[i], cv::Size(), sigma_layer, sigma_layer); +// double sigma_layer = std::sqrt(sigma * sigma - sigma0 * sigma0); +// cv::GaussianBlur(oct.layers[0], oct.layers[i], cv::Size(), sigma_layer, sigma_layer); + // DONE 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); + // DONE sigma_layer = ... (вычитаем как в sigma base); // 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) { + + cv::resize(oct.layers[s], base, cv::Size(), 0.5, 0.5, false); + // 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); + // DONE cv::resize(даунскейлим текущий слой в два раза, без интерполяции, просто сабсепмлинг); // 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 @@ -126,7 +137,6 @@ std::vector phg::buildOctaves(const cv::Mat& img, const phg:: std::cout << "new octave base size: " << base.size().width << std::endl; } } - return octaves; } @@ -138,7 +148,25 @@ std::vector phg::buildDoG(const std::vector(row_id); + const float* previous_row = was.ptr(row_id); + + float* row = diff.ptr(row_id); + for (int col_id = 0; col_id < cur.cols; col_id++){ + row[col_id] = current_row[col_id] - previous_row[col_id]; + } + } + dog[o].layers[i - 1] = diff; + } + + // DONE каждый слой дога это разница n+1 и n-й гауссианы } return dog; @@ -174,6 +202,7 @@ std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector(yi, xi); // градиент @@ -237,14 +301,21 @@ 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 = 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; + // float dxx = cL.at(yi, xi + 1) + cL.at(yi, xi - 1) - 2.f * resp_center; -// float dyy = TODO; -// float dss = TODO; +// float dyy = DONE; +// float dss = DONE; // // 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 dxs = DONE; +// float dys = DONE; cv::Matx33f H(dxx, dxy, dxs, dxy, dyy, dys, dxs, dys, dss); @@ -253,7 +324,8 @@ std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector r) { + break; + } + // из линейной алгебры, сумма диагональных элементов матрицы (след) равна сумме собственных чисел // определитель матрицы равен произведению собственных чисел - // в случае гессиана (пространственной части: (dxx dxy, dxy, dyy)), собственные числа lambda1, lambda2 - силы кривизны в направлении максимальной кривизны и в ортогональном -// float trace = //TODO ; // = lambda1 + lambda2 -// float det = // TODO ; // = lambda1 * lambda2 + // в случае гессиана (пространственной части: (dxx, dxy, dxy, dyy)), собственные числа lambda1, lambda2 - силы кривизны в направлении максимальной кривизны и в ортогональном +// float trace = //DONE ; // = lambda1 + lambda2 +// float det = // DONE ; // = lambda1 * lambda2 // if (det <= 0) // break; // если произведение кривизн отрицательное, то мы находимся в седловой точке, а не в максимуме/минимуме. если нулевое, то это ровная граница вообще // @@ -286,10 +368,11 @@ std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector= 0) ? (float)(1 << real_octave) : (1.f / (float)(1 << (-real_octave))); @@ -379,39 +462,44 @@ 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 = DONE; +// float angle = std::atan2(DONE); // [-pi, pi] + + float mag = 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(-(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 = DONE; + // n_bins - 360 + // ? - angle_deg + float bin = angle_deg * n_bins / 360; + 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] += weight * mag * (1 - frac); + histogram[bin1] += weight * mag * frac; } } @@ -450,20 +538,20 @@ 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 = - (right - left) / (2 * (left + right - 2 * 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 +662,12 @@ 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; + // DONE + 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 +698,10 @@ 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] += wx * wy * wo * mag; +// int idx = DONE; +// desc[idx] += DONE; } } } @@ -620,9 +711,9 @@ 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_matching.cpp b/tests/test_matching.cpp index adaac65..5c7a61b 100644 --- a/tests/test_matching.cpp +++ b/tests/test_matching.cpp @@ -19,8 +19,8 @@ // 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 diff --git a/tests/test_sift.cpp b/tests/test_sift.cpp index cf3bd7d..7433f9b 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