OCV_FeatDet_1st_SetQuery（特徴点照合：クエリ設定）
1. 概要：画像処理の仕組み
「この物体を画像の中から探し出したい」という見本（クエリ）を登録する、特徴点照合の第一段階となるプラグインです。 AKAZE、BRISK、ORB、SIFTといった高度なアルゴリズムを用いて、物体の形状や模様を「特徴点」として数値データ化します。
画像の特徴については、「[[特徴量検出と特徴量記述|http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_feature2d/py_table_of_contents_feature2d/py_table_of_contents_feature2d.html]]」の「[[特徴の理解|http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_feature2d/py_features_meaning/py_features_meaning.html#features-meaning]]」に概要があります。
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基本的にコーナーは画像中の良い特徴とみなせるわけです(コーナーだけではなく，blobも良い特徴とみなせることもあります)．
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画像中の小領域を見て，その周囲の領域で微小な移動を加えた時に最大の分散を示す領域を見つければ良いと言えます．以降のチュートリアルでこの直観的な説明をコンピュータ言語に置き換えていきます．これらの画像の特徴を見つけることを Feature Detection(特徴検出) と言います．
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一度画像中の特徴を見つければ，他の画像中に写る同じ特徴も見つけられないといけません．何をすればいいのでしょうか?特徴の周囲の領域をとり，我々の言葉で”上の方は青い空，下の方は建物があり，建物にはガラスがあって...”といったように説明し，他の画像中に同じような領域があるか探すのです．この記述は Feature Description(特徴量記述) と呼ばれます．
2. GUIの使い方
- command:
new_query（新規作成）、read_query（読み込み）、remake_query（再構築）を選択します。 - feature_detector: 使用するアルゴリズム（AKAZEなど）を選択します。
- query_name: クエリに付ける名前です。データはこの名前のフォルダに保存されます。
- enable_draw_keypoints: チェックを入れると、抽出された特徴点を画像上に描画して確認できます。
3. 注意点
new_queryを実行する際は、あらかじめ探したい対象をROIで囲っておく必要があります。- 画像が一つも開いていない状態では
new_queryは実行できません。