OpenCVの特徴量マッチングの関数について

Question

下記プログラムの中にdetectAndCompute()という関数がありますが、descに出力される配列の本質的な意味がわかりません。
おそらく特徴量を示しているのかな～と予想していますが、結局のところわかりません。
Googleで調べてみてもそれらしき情報が見つからなかった(自分の調べ方が悪い??)のでここで質問させていただきました。
よろしくお願いします。

ちなみにkptsに出力される変数の意味はこちらのサイトのページ一番下で理解しているつもりです。

ちなみに下記プログラムの流れは、detectAndCompute()によって出力された特徴ある箇所を赤丸で囲い、画像出力するという感じです。

#作成したプログラム

import numpy as np
import cv2

#画像を読み込み、グレースケールに変換
img_src1 = cv2.imread('/home/pi/Desktop/180329/combini/c1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img_src1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#AKAZEを使用し、例の関数を実行
detector = cv2.AKAZE_create()
kpts, desc = detector.detectAndCompute(img_src1, None)

#座標と直径を取得し、赤丸を描画
for i in range(len(kpts)):
    x = int(round(kpts[i].pt[0], 0))
    y = int(round(kpts[i].pt[1], 0))
    size = int(round(kpts[i].size))
    cv2.circle(img_src1, (x,y), size, (0, 0, 255), 1)
    
#出力
cv2.imshow('result', img_src1)
cv2.imwrite('result.jpg',img_src1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#元の画像

#出力結果

Answer 1

特徴量ベクトル同士をBrute-Force＆KNNでマッチング

matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

https://qiita.com/hitomatagi/items/62989573a30ec1d8180b

https://docs.opencv.org/master/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html

https://stackoverflow.com/questions/17159885/histogram-of-oriented-gradients-object-detection

https://stackoverflow.com/questions/35027805/hog-descriptor-for-pedestrian-detection-training

特徴量ベクトルです。
detectとcomputeの結果をそれぞれ順番に出力したものがkptsとdescです。

Comments

[Ryupe]

回答ありがとうございます。

descに出力された配列はマッチング関数で使用することは知っていました。
このことは質問文に加味されていませんでしたね。申し訳ありません。

これらを踏まえた上で、descに格納された配列の数字の意味がわからないので質問した次第です。

3つ目と4つ目のリンクはHOGについての記述ですが、これがdescの値を決めるということでしょうか？

[mkgrei]

kptsに点の場所・半径など、descにその点を中心とした局所領域を取り出して、対応する特徴量を計算した結果が入るのだと思います。

HOG特徴量の例の場合は画像を当分割してそれぞれの部分に対してHOG特徴量を算出しています。

[oookabe]

論理的な事しか言えませんが、detector は　AKAZE_create()より生成されたので、
descに格納された配列の数字は『AKAZE』の特徴量でしょう。
そして『AKAZE』の特徴量：
Modified-Local Difference Binary (M-LDB)
『HOG』ではないと思います。

[mkgrei]

「対応する特徴量」ですので、
AKAZEを使っているのであればAKAZEの特徴量ですし、
HOGを使っているのであればHOGの特徴量ですよ。