Match Anything (ELOFTR)

Dieser Funktionsblock führt Keypoint-Matching zwischen zwei Bildern durch und liefert die abgeglichenen Keypoints sowie Vertrauenswerte (Scores). Optional kann er die Matches als Visualisierungsbild (annotiertes Bild) zeichnen, um die Ergebnisse schnell zu inspizieren.

📥 Eingänge

Image A Das erste Bild für das Matching.

Image B Das zweite Bild für das Matching.

📤 Ausgänge

Visualization Ein annotiertes Bild mit markierten Keypoints und Verbindungslinien (wird nur erzeugt, wenn dieser Ausgang verbunden ist).

Keypoints A Liste der Keypoint-Koordinaten, die in Image A erkannt wurden.

Keypoints B Liste der Keypoint-Koordinaten, die in Image B erkannt wurden.

Scores Vertrauenswerte (Confidence Scores) für jedes Keypoint-Paar.

🕹️ Steuerungen

Show Matches Umschalter, um Linien zwischen übereinstimmenden Keypoints im Visualization-Bild zu zeichnen.

Threshold Schieberegler zum Festlegen des Matching-Schwellenwerts (0–100). Höhere Werte filtern Matches mit niedrigerer Confidence aus.

🎯 Funktionen

• Führt Keypoint-Matching zwischen zwei Bildern durch und liefert pro Match einen Confidence-Score.

• Optionaler visueller Output, der die Bilder kombiniert und Keypoints sowie Verbindungslinien zeichnet.

• Mit dem Threshold-Regler lässt sich die Balance zwischen Präzision und Recall einstellen.

• Nutzt verfügbare Hardware (CPU oder GPU) für die Ausführung, sofern unterstützt.

📝 Ablauf

• Verbinden Sie zwei Bilder mit Image A und Image B.

• Der Block berechnet Matching-Keypoints und zugehörige Scores zwischen den Bildern.

• Wenn der Ausgang Visualization verbunden ist, wird ein annotiertes Bild mit Keypoints und optionalen Verbindungslinien erzeugt.

• Keypoints A, Keypoints B und Scores liefern Listen, die von nachgelagerten Blöcken weiterverarbeitet werden können.

💡 Tipps und Tricks

• Verwenden Sie Image Resize vor diesem Block, um beide Bilder auf vergleichbare Größen zu bringen und stabilere Matches zu erzielen.

• Bei niedrigauflösenden Bildern können Vorverarbeitungen wie Super Resolution die Qualität der Keypoints verbessern.

• Um das Ergebnis visuell zu prüfen, verbinden Sie Visualization mit einem Show Image-Block für eine Vollbildanzeige.

• Mit Image ROI Select können Sie das Matching auf eine Region of Interest beschränken und so fehlerhafte Matches aus irrelevanten Bereichen reduzieren.

• Exportieren Sie die gematchten Keypoints und Scores mit Data to JSON oder CSV Export zur Protokollierung oder weiteren Analyse.

• Kombinieren Sie mit Image Logger, um Visualisierungen automatisch zu speichern, wenn Matches eine gewünschte Bedingung erfüllen.

🛠️ Fehlersuche

• Keine Matches gefunden: Senken Sie den Threshold, um mehr Kandidaten zuzulassen, oder beschneiden Sie die Bilder mit Image ROI Select, um Störfaktoren zu entfernen.

• Zu viele schlechte Matches: Erhöhen Sie den Threshold, um nur Matches mit höherer Confidence zu behalten.

• Keine Visualisierung erzeugt: Stellen Sie sicher, dass der Ausgang Visualization verbunden ist — das Bild wird nur bei aktivem Anschluss erstellt.

• Fehlende Abhängigkeiten oder Hardware-Beschleunigung: Dieser Block benötigt Modelllaufzeitpakete und läuft standardmäßig auf der CPU; wenn GPU-Beschleunigung erwartet, prüfen Sie die Verfügbarkeit der GPU und die Umgebung, in der die Anwendung läuft.