feature-detection

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私はローカルフィーチャの表現でいくつかの研究をしています。したがって、SIFT、SURFなどです。ここで誰でも試したことがありますかBRIEFとORB？もしそうなら、あなたはSIFTに関連するプロと詐欺のいくつかについて話し合うことができますか？

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バイナリイメージから複数のフィーチャを抽出する方法を実装する方法

私はjavaで単純なコンピュータビジョンシステムを実装しています。画像から形状を抽出します。一般に円形または楕円形である。私はそれが私が分析したい機能のみからなるバイナリイメージを作成できるようになっています。画像内の白いピクセルの数を数えれば、1つのフィーチャの面積を簡単に見つけることができます。しかし、複数のフィーチャがある場合は、すべてのフィーチャの領域が結合されています。私は誰かが複数の

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OpenCV C対C++

私はSURFを使用しようとしていますが、Cでそうする方法を見つけるのに問題があります。私はSURFの機能を検出することができた： IplImage *img = cvLoadImage("img5.jpg"); CvMat* image = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_8UC1); cvCvtColor(img, imag

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フーリエ変換とフーリエ記述子は、Java

私はフーリエ記述子を使用して単純な形状を認識するためのシンプルなシステム構築しようとしています上の図形の特徴を抽出する：（下記リンク）を：私は私のプログラムに高速フーリエ変換のこの実装を使用していますをhttp://www.wikijava.org/wiki/The_Fast_Fourier_Transform_in_Java_%28part_1%29 fft(double[] inputRe

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サイズとレスポンスはSURFキーポイントで正確にどのように表現されますか？

私は、キーポイントの検出とマッチングにOpenCV 2.3を使用しています。しかし、私は少し検出アルゴリズムによって与えられたsizeとresponseパラメータと混同しています。彼らはどういう意味ですか？ OpenCVのマニュアルに基づいて、私はそれを把握することはできません。 float size：意味のあるキーポイント近所の直径 float response：最も強いキーポイントが選択され

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オブジェクト検出のためのHOG記述子

MATLABの "cars"や "Human"のようなオブジェクトのHOG記述子の実装があれば知りたいですか？しかし、場合は、あなたがそのコードに私を案内して、コードを改善するために、ヒントはのために使用されるように、私を与えることができ、人間だけのためにそこにある。ここ

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一般的なOpenCVラインの検出

私はopencv（C++で）には新しく、ライン検出を実装しようとしています。私は2本の線で写真を撮っていますが、線の間隔を調べようとしています。私はハフ、キャニーなどがあることを知っていますが、どのように線の間の距離を計算するために異なる線の座標を得ることができますか？ opencv輪郭関数を使うべきか、それとも良い方法があるのでしょうか？私は完全なコードサンプルは必要ありませんが、誰でも私に仕

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Mikolajczykの評価フレームワークを機能検出器/記述子に使用するにはどうすればよいですか？

私は実際の標準framework by Mikolajczyk et. alでSURF記述子実装の正しさを評価しようとしています。私はOpenCVを使用してSURF機能を検出し、記述し、記述子実装への入力と同じ機能位置を使用しています。ディスクリプタの性能を評価するには、最初に検出器の再現性を評価する必要があります。残念ながら、再現性テストでは、各フィーチャの周囲のイメージ領域のサイズと向きを定

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ネイティブコード<Keypoint>ネイティブコード

の "List objectKeypoints" jobjectを渡します。現在アンドロイドアプリケーションで作業しています。 Java側では List<KeyPoint> objectKeypointsをネイティブコードに渡します。しかし、どのようにすれば、ネイティブ側のこのジョブを Vector<Keypoint> objectKeypointsに変換して後で処理することができますか？ Exa

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単語の袋を使用して訓練し予測する方法は？

私はあらゆる角度から車の画像のフォルダを持っています。私は車の認識でシステムを訓練するために言葉のアプローチのバッグを使用したい。トレーニングが終わったら、その車のイメージが与えられればそれを認識できるはずです。私はopencvのBOW機能を学び、この作業を行い、今何をすべきか分からず、いくつかの指針が認められるレベルに達しました。 Ptr<FeatureDetector> features =