[OpenCV] keypoint detector

이미지에서 특징점(keypoint)를 찾아서 물체를 추적하거나 인식한다.

좋은 특징점의 조건으로는 코너점(corner point)이 사용되어서 대부분의 물체 추적 알고리즘에서는 corner 검출을 사용한다.

특징점을 찾는 기본적인 방법으로는 작은 윈도우를 조금씩 이동시키면서 코너점일 경우 모든 방향으로 영상 변화가 크다는 것을 활용한다.

 

 

[종류]

0. Moravec

1. Harris Corner

2. SIFT

2. FAST Corner

3. BRIEF

4. ORB

5. FLANN, AKAZE...

 

0. Moravec

각 픽셀위치를 수직, 수평, 좌우 대각선 방향으로 픽셀을 움직이면서 코너를 확인

 

1. Harris corner

Moravec의 알고리즘을 보완

4방향이 아닌 2방향 X, Y 방향만 계산하고 코너의 방향성을 분석할 수 있는 mtx를 생성해서 코너 확인

현재 위치가 flat, edge, corner인지 파악이 가능

 

2. SIFT

코너 검출 정확도가 높은 알고리즘으로 딥러닝 이전까진 가장 정확한 point feature

scale-invariant, rotation-invariant에 초점을 두어 고안

✔️ scale-invariant, rotation-invariant

scale-invariant(크기불변성): 이미지의 크기가 작거나 커도 모두 동일한 keypoint가 추출될 경우

rotation-invariant(회전불변성): 이미지가 회전되어도 동일한 keypoint가 추출될 경우

 

3. FAST

빠른 keypoint를 찾는 알고리즘

픽셀의 중점에서 16개의 밝기 값을 탐지

16개 중 10개의 연속된 픽셀이 나머지 6개보다 밝거나 어둡다면 코너로 인식

 

4. BRIEF

데이터들의 값을 float형태로 표현하는 SIFT와 달리 값들을 binary로 표현하기 때문에 메모리 용량이 덜 소모적

 

5. ORB

SIFT처럼 정확도도 가지면서 실시간 작동이 가능한 알고리즘

속도도 빠르면서 scale-invariant, rotation-invariant 성질도 포함

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[참고자료]

[tistory] 영상 특징점 추출방법

[tistory] 특징 디스크립터 검출기

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