私は一般的な質問があります。事実、私はSIFT/SURFを使ってImage stichingのアイディアが必要です。 通常、SIFT/SURFではペアワイズ手法が使用されます。しかし、n個の画像に対してSIFT/SURFを使用したい場合は、どのような手順になりますか？ {（1 ... n）、（2、... n）、（3、.. n）...}を進めるべきか、それとも他の速い手順があるか。任意のアイデアとコード（利用可能な場合）が評価されます。 に関して、イメージのふくらはぎ/ SURF
あなたは2と1をマージする場合は、その後、あなただけなし、結果の画像と3をマージする必要がありますか？
それはあなたがして、ペアのペアをペアを取り、それらを同時に処理することにより、パフォーマンスが向上する可能性があり、そのためにあなたは何のペアをマージする残っていなかったまでいる可能性があります。
は、たぶん私はあなたの提案を理解していない、あるいは画像のすべてのペアが重なった場合にのみ動作しますか？すべての画像が他の画像と重複している場合は、重複する画像を見つけるためにN個の画像をすべて一致させる必要があります。 – Niki
最終的にはすべての画像が一致します。一致が不可能な場合、結果の画像は生成されず、ペアはプールに戻ります。最悪の場合、すべての画像と他のすべての画像とを比較するほど悪いです。 –
ジャストアイデア：あなたはすべての画像からSIFT特徴を持っている場合は、あなたが他のすべての機能を使ってすべての機能を比較すると、まだ一致していない、最も類似度の高い機能を開始することができます。その機能のペアは、重複する2つの画像に属している可能性があります。それらのペアを一致させるようにしてください。もし適合すれば、それを繰り返します。そうでなければ、次の最良の特徴の一致で再試行してください。あなたはペアワイズ技術のご説明とご提案の改善を拡大する必要があるかもしれません
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