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XFeatをONNXに変換し特徴点マッチングを行うサンプル

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

Note
このリポジトリは試験的なONNX変換とサンプルの実装です
・このリポジトリで公開しているXFeatモデルはGPUでONNX推論してもあまり高速化が期待できません
・InterpolatorモデルはONNX変換していますが、Numpyなどで処理したほうが効率が良い可能性があります
・サンプルスクリプトはスパースな特徴点の抽出のみ実装しており、密な特徴点の抽出の実装はしていません

XFeat-Image-Matching-ONNX-Sample

XFeatをONNXに変換し特徴点マッチングを行うサンプルです。
ONNXに変換したモデルも同梱しています。変換自体を試したい方はColaboratoryでXFeat-Convert2ONNX.ipynbを使用ください。

Demo

Requirement

  • OpenCV 4.5.3.56 or later
  • onnxruntime 1.13.0 or later
  • scipy 1.11.4 or later

Demo

デモの実行方法は以下です。

python sample.py
  • --xfeat_model
    ロードするモデルの格納パス
    デフォルト：onnx_model/xfeat_640x352.onnx
  • --interpolator_bilinear
    ロードするモデルの格納パス
    デフォルト：onnx_model/interpolator_bilinear_640x352.onnx
  • --interpolator_bicubic
    ロードするモデルの格納パス
    デフォルト：onnx_model/interpolator_bicubic_640x352.onnx
  • --interpolator_nearest
    ロードするモデルの格納パス
    デフォルト：onnx_model/interpolator_nearest_640x352.onnx
  • --image1
    特徴点抽出する画像の格納パス
    デフォルト：image/sample1.jpg
  • --image2
    特徴点抽出する画像の格納パス
    デフォルト：image/sample1.jpg

Reference

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

XFeat-Image-Matching-ONNX-Sample is under Apache-2.0 license.