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Shape Context Matching

Shape Context Matching

国科大2021-2022秋季学期 工业视觉检测 课程大作业报告

形状上下文匹配

Shape Context Matching

Introduction

这个工作的背景，是**科学院大学课程中，来自中科院自动化所刘智勇研究员的工业视觉检测的一个大作业。

实现Shape Context形状匹配算法（代码要求自行实现，匹配部分可利用已有算法）并实验分析。

这里我要感谢我的好搭档李嫣同学。当时做这个作业时正好与我投稿CVPR2022的时间有交错，因为李嫣同学整理的详细资料让我在实现算法时效率非常快，基本有效时间2小时变解决了这个问题。有时候一个好的队友真的非常非常的重要，胜于强大的本身。

Demo

代码在shape_context_matching.ipynb中，一个教程式的代码，非常的简单，按照上面流程依次运行即可。

注意，需要安装的库（正常的版本应该都可以的）：

opencv-python

numpy

scipy

matplotlib

report

我们汇报的工作请见文件夹PPT

shape_context_matching's Issues

有个bug

运行代码时 In[29] 中

tps_img = tps_trans(original_position, new_position, img1, tps_lambda = 0.2)
函数 tps_trans中
tps.estimateTransformation(p2, p1, matches)
报错
error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv_contrib\modules\shape\src\tps_trans.cpp:203: error: (-215:Assertion failed) _matches.size()>1 in function 'cv::ThinPlateSplineShapeTransformerImpl::estimateTransformation'

Rotation Invariant?

Your SCM implementation is very effient and good mostly but I think it miss the ROTATION invariance property. The rotation invariance and scale invariant is important properties in most application.

1. Did you implemented Rotation-Invariance? if yes, which line is implemting it?
2. if not, I recommend you take as the reference angles for the most crowded angle bins. What the orignal paper say about it?