MSER特征匹配算法？

Question

如何才能完成以下工作？

我正在寻找MSER特征点，然后将它们与matchFeatures函数配对。

% file1 = 'roofs1.jpg';
% file2 = 'roofs2.jpg';

file1 = 'cameraman.tif';


I1 = imread(file1);

%I2 = imread(file2);
I2 = imrotate(I1, 45);

% I1 = rgb2gray(I1);
% I2 = rgb2gray(I2);

% %Find the SURF features.
% points1 = detectSURFFeatures(I1);
% points2 = detectSURFFeatures(I2); 

points1 = detectMSERFeatures(I1);
points2 = detectMSERFeatures(I2); 

%Extract the features.
[f1, vpts1] = extractFeatures(I1, points1);
[f2, vpts2] = extractFeatures(I2, points2);

%Retrieve the locations of matched points. The SURF featurevectors are already normalized.
indexPairs = matchFeatures(f1, f2, 'Prenormalized', true) ;
matched_pts1 = vpts1(indexPairs(:, 1));
matched_pts2 = vpts2(indexPairs(:, 2));


figure; showMatchedFeatures(I1,I2,matched_pts1,matched_pts2,'montage');
legend('matched points 1','matched points 2');

很明显它很好用

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但是它是怎样的呢？MSERRegions只包含椭圆。他们怎么能配对？这显然是不够的信息！

更新

我发现extractFeatures函数从MSER点返回SURF特征向量。因此，它比较了64维冲浪矢量。

Answer 1

在这种情况下，MSER区域的质心被简单地用作提取冲浪描述符的兴趣点。默认情况下，如果将MSERRegions传递给extractFeatures，您将获得冲浪描述符。然而，MSER区域可以用于其他事情，例如检测图像中的文本。