<div dir="ltr"><div><div>Hello,<br><br></div>I haven't posted any update so far on the progress, so apologies for that. I've been learning OpenCV functions w.r.t the project. The algorithm consists of finding "weak-textured patches" using a gradient covariance matrix. Using the matrix, the eigenvalue and eigenvector can be calculated.<br><br></div><div>There is a function in OpenCV -- cornerEigenValsAndVecs, which returns a matrix having 2 channels as eigenvalues, plus 4 channels for eigenvectors. <br><br></div><div>This is where I'm stuck currently. In the paper, the gradient covariance matrix is factored (using SVD), and the resulting singular values are taken as the eigenvalues. I couldn't compare the both, as I seem to be having problems computing the SVD in OpenCV.<br></div><div><div><div><div><div><br>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>regards,</div>Koushik. S</div></div>
</div></div></div></div></div></div>