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opencv 動画でのマッチングを行いたい(画像でのマッチングは可能)

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yezyez

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画像でのマッチング

include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>
include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(void)
{

    int idx[2000];
    int x,y,i = 0;
    int x2,y2,i2 = 0;
    int x3,y3 = 0;
    int x4,y4 = 0;
    int i5 = 0;
    double dis,ave = 0;
    int distance = 0;
    int i6 = 0;
    int y5 = 0;
    int y6 = 0;
    int focus = 330;
    double camera = 0.005;
    int cameradistance = 50;

    //動画読み込み
    Mat img_src1;
    Mat img_src2;

    //keypoint用のMat
    Mat dst;
    Mat dst2;

    VideoCapture cap("r1.mp4");
    VideoCapture cap2("r2.mp4");

    //動画の表示
    int max_frame = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); //フレーム数
    for(int i = 0; i < max_frame; i++){
        cap >> img_src1 ;
        cap2 >> img_src2 ;

        auto akaze = AKAZE::create(AKAZE::DESCRIPTOR_MLDB,0,3,0.001f);

        vector<KeyPoint> keypoints1,keypoints2;
        akaze->detect(img_src1,keypoints1);
        akaze->detect(img_src2,keypoints2);

        Mat descriptor1, descriptor2;
        akaze->compute(img_src1, keypoints1, descriptor1);
        akaze->compute(img_src2, keypoints2, descriptor2);

        drawKeypoints(img_src1,keypoints1,dst);//原画像に特徴点記述
        drawKeypoints(img_src2,keypoints2,dst2);//原画像に特徴点記述
        imshow( "leftcamerakey", dst);//特徴点記述後の動画表示
        imshow( "rightcamerakey", dst2);//特徴点記述後の動画表示

        //DescriptorMatcherオブジェクトの生成
        Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");//BruteForce-Hamming

       // 特徴点のマッチング情報を格納する変数
       vector<DMatch> dmatch, match;

       //特徴点マッチングの実行
       matcher->match(descriptor1, descriptor2, match);// 最小距離の取得
       double min_dist = DBL_MAX;//double の最大値ß

        for(int i = 0; i < (int)match.size(); i++){
            double dist = match[i].distance;//画像間の特徴点距離

                //特徴点間の最小距離を求める
                if(dist < min_dist){
                    min_dist = dist;

                    cout << "min_distance" << " " << min_dist << "\n";

                    /*
                    //特徴量の表示descriptor1
                    Mat d(descriptor1,Rect(0,kppp1_idx,descriptor1.cols,1));
                    cout << "descriptor1 " << kppp1_idx+1 << ": " << d << endl;
                    //特徴量の表示descriptor2
                    Mat d2(descriptor2,Rect(0,kppp2_idx,descriptor2.cols,1));
                    cout << "descriptor2 " << kppp2_idx+1 << ": " << d2 << endl;

                    //cout << "min_distance" << " " << min_dist << "\n";
                    */
                }

        }
        // しきい値を設定する
        const double threshold = 3.0 * min_dist;
        cout << "threshold"<< " "<< threshold << "\n";
        for(int i = 0; i < (int)match.size(); i++){
            int kpp1_idx = match[i].queryIdx;  // keypoint1 のインデックス
            int kpp2_idx = match[i].trainIdx;  // keypoint2 のインデックス
            /* 画像1の対応点座標 */
            y5 = keypoints1[kpp1_idx].pt.y;
            /* 画像2の対応点座標 */
            y6 = keypoints2[kpp2_idx].pt.y;
            if(match[i].distance < threshold && y5 < y6+10 && y5 > y6-10){
                idx[i] = 1;
                dmatch.push_back(match[i]);

            }else{
                idx[i] = -1;

            }

        }
        for(int i = 0; i < (int)match.size(); i++){
            int kp1_idx = match[i].queryIdx;  // keypoint1 のインデックス
            int kp2_idx = match[i].trainIdx;  // keypoint2 のインデックス

            if(idx[i] != -1){
                // 画像1の対応点座標
                x3 = keypoints1[kp1_idx].pt.x;
                y3 = keypoints1[kp1_idx].pt.y;
                // 画像2の対応点座標
                x4 = keypoints2[kp2_idx].pt.x;
                y4 = keypoints2[kp2_idx].pt.y;

                i5++;
                cout << "dmatch " << i5 << " \n";

                //座標表示
                cout << "keypoint1 "<< kp1_idx+1 << " x=" << x3 << " y=" << y3 << " " << "keypoint2 "<<  kp2_idx+1 << " x=" << x4 << " y=" << y4 << "\n";
                dis += (x3-x4);
                ave = dis/i5;
                }
            }

        //cout << "x軸の特徴点座標差異の平均値は" << ave << "です\n";
        cout << "対象までの距離は" << ((cameradistance*focus)/(camera*ave))/1000 << "cmです\n";

        Mat dest;
        drawMatches(img_src1, keypoints1, img_src2, keypoints2, dmatch, dest,DrawMatchesFlags::DEFAULT);
        //DrawMatchesFlags::DEFAULT

        imshow("result",dest);
        waitKey( 0 );
    }
    return 0;
}

VideoCapture cap("r1.mp4");
VideoCapture cap2("r2.mp4");より読み込んだ同画像に対して、
//動画の表示
int max_frame = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); //フレーム数
for(int i = 0; i < max_frame; i++){
cap >> img_src1 ;
cap2 >> img_src2 ;
の箇所で動画のフレームごとに画像としてimg_src1,img_src2として処理を行っております。
descriptor1,descriptor2には画像の特徴量が検出されていることは確認していますがマッチングを行った際の特徴点間の類似度などの値が計算されません。

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回答 1

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最後がinfと表示されているのは,aveの値が0であるために0-divideになったのでしょう.

"対象までの距離は"

というコードの雰囲気的にステレオ法かな?と思うのですが,
もうもそうであれば,
座標が一致する(距離が0になる)遠方の点の視差を用いる処理ではダメだろうと思います.
「対象」の像の上に検出された特徴点を対象とした処理を行うべきです.

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