super point graph

Superpoint graph（SPG）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的图形表示方法。它通过将图像中的关键点（也称为superpoints）与它们的特征连接起来构建。在这个图形中，每个superpoint代表一个关键点，并且与其他superpoints之间存在连接。这些连接表示了superpoints之间的相似性和关联关系。SPG的构建过程可以通过以下方法进行：

1. 首先，从图像中检测出关键点。关键点通常是图像中具有显著特征的点，例如角点、边缘点或纹理区域。

2. 对于每个关键点，计算其特征向量。特征向量可以包括线性度、平面度、散射度、垂直度和法向量等信息。这些特征可以帮助描述关键点的性质和周围环境。

3. 根据关键点之间的相似性，构建superpoints之间的连接。这可以通过计算关键点之间的特征相似性来实现。通常，特征相似性可以用一个权重值来表示，该权重值随着关键点之间的距离增加而逐渐减小。

4. 最后，根据一定的准则，将相似的关键点划分为同一个superpoint。这可以通过使具有相似特征的关键点具有相同的代表值（称为g值）来实现。具有相同g值的关键点被视为同一个superpoint。

总之，SPG是一种基于关键点和其特征的图形表示方法，它可以捕捉图像中关键点之间的相似性和关联关系。它在许多计算机视觉任务中被广泛应用，例如目标检测、图像分割和图像匹配等。

相关问题

superpoint onnx

### 使用SuperPoint模型与ONNX

为了实现SuperPoint模型与ONNX之间的交互，主要涉及两个方面的工作：首先是将训练好的TensorFlow SuperPoint模型转换为ONNX格式；其次是利用ONNX Runtime执行推理。

#### 将TensorFlow SuperPoint模型转换为ONNX格式

由于`tf.train.Optimizer.minimize`用于构建优化器并添加必要的操作来计算梯度[^1]，而此过程不直接关联于模型导出至其他框架的过程。对于模型的转换部分，可以采用如下方法：

- **安装依赖库**

确保环境中已安装了tensorflow-onnx工具包（简称tf2onnx），该工具能够帮助完成从TensorFlow到ONNX的转换工作。

pip install tf2onnx onnxruntime

- **准备冻结图或SavedModel**

如果原始模型是以MetaGraph形式保存，则需先将其转化为冻结图（Frozen Graph）或是更推荐使用的SavedModel格式。这一步骤是为了简化后续向ONNX的迁移流程。

- **执行转换命令**

一旦拥有了合适的输入文件（如.pb格式的冻结图或者目录结构下的SavedModel），就可以通过调用`python -m tf2onnx.convert`来进行实际的转换动作。具体参数设置取决于所处理的具体情况以及期望输出的内容布局等细节。

python -m tf2onnx.convert --output superpoint.onnx

上述指令假设目标是从SavedModel路径下读取数据，并最终生成名为superpoint.onnx的新文件作为结果。

#### 基于ONNX Runtime进行推理

完成了模型格式转变之后，在不同平台上部署变得更为容易。下面展示了一个简单的Python脚本片段，说明怎样加载先前创建出来的ONNX版本SuperPoint模型，并对其实施基本测试性质的数据预测活动。

import numpy as np
import cv2
import onnxruntime as ort

# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("superpoint.onnx")

# 准备输入图像 (此处仅为示意)
image = cv2.imread('example.jpg', 0)  # 灰度模式读入图片
input_tensor = preprocess(image)      # 自定义预处理函数，调整大小、归一化等

# 执行前向传播获得特征点描述子
outputs = session.run(None, {"input": input_tensor})

keypoints = outputs['keypoints']
descriptors = outputs['descriptors']

print(f"Detected {len(keypoints)} keypoints.")

在此基础上还可以进一步探索诸如批量处理多张照片、集成额外后端支持等功能扩展方向。

superpoint transformer复现

复现 SuperPoint Transformer 需要获取官方没有提供的 SuperPoint 的训练和评估代码，以及合成数据集 Synthetic Shapes。SuperPoint Transformer 是通过 SuperPoint 提取特征点和描述符，再利用 SuperGlue 进行特征点匹配的。你可以参考 Magic Leap 团队的两篇论文以及他们提供的代码地址，分别是《SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description》和《SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks》。这两篇论文详细介绍了 SuperPoint 和 SuperGlue 的网络结构和方法。通过阅读论文并使用它们提供的代码，你可以进行 SuperPoint Transformer 的复现。