flann

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    Pythonでは、OpenCVのFlannBasedMatcherコンストラクタは、パラメタの辞書を取ります。その最初はalgorithmです。 The python tutorialは、異なる名前の変数を渡すことによってalgorithmの異なる値を指定できることを示唆しています。 FLANN_INDEX_KDTREEとFLANN_INDEX_LSHですが、変数はもちろんコンストラクタに何も伝え

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    私は現在FLANNとORBを実装しようとしています定義されていない、私は、ドキュメントを読んでいると、それはFLANNでORBを使用するときに私が使用していることを言った: index_params= dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH, table_number = 6, # 12 key_size = 12, # 20

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    私はOpenCVとSIFTとHomographyを使用して、画像内のすべてのオブジェクトを検出しています。 私の全体像は以下のようになります。 そして私は向きが各1との間に正確に同じでない場合であっても、画面上のすべてのランプを検出します。 のように私のモデル画像が見えます:私は、Pythonでこのスクリプトを書いた : #-*- coding: utf-8! -*- import os, s

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    サーフに基づいて画像マッチングアルゴリズムを作成しています。 私は400ヘッセ閾値とサーフィン初期化: surf = cv2.SURF(400) をしてマッチングをFLANNました。 しかし、(イメージの大きなセットでは)実行が遅すぎます。 その後、最初に軽いテストを行い、次に深いテストを行うことにしました。そこで、ヘッセンのしきい値を1200に変更しました。 surf = cv2.SURF(

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    python 3.5(Win-64)でパッケージpyflannを使用したい 私は、スクリプトを作成してコンパイルするために、Anaconda 3のアプリスパイダーを使用します。 コマンドプロンプトとcondaを使用してpyflannパッケージをインストールしました。しかし FLANN 1.8.3 3 ccordoba12 を含んで、私は、コマンドプロンプトで conda list を入力すると

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    私はOpenCVでPythonで最初のステップを進めています。 私がしたいことは、画像が与えられ、参照画像のコレクションからその「元の」画像を見つけることです。クエリーイメージはイメージ全体(カード)のシンプルな写真なので、「写真の中のオブジェクトを見つける」というシナリオではなく、単に「類似」テストです。 私の最終的なデータベースはかなり大きくなります(約25 000イメージ)が、私は小さなスケ

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    を読み込むことができません、私はこのコードを使用してそれを保存しています: flann = cv2.flann.Index() for index, filename in enumerate(os.listdir('images')): img2 = cv2.imread('images/' + filename, 0) kp2, des2 = surf.det

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    と一致するように、私は力ずくよりも高速な方法で機能記述子を一致させるためにFLANNを使用しようとしていますOpenCVの3.2 を使用しています。 // Ratio to the second neighbor to consider a good match. #define RATIO 0.75 void matchFeatures(const cv::Mat &query, cons

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    大きな3Dポイントデータセットで近隣ノードの正確な数を見つけようとしています。目標は、データセットの各ポイントが、指定された半径を持つ領域内のすべての可能なネイバーを取得することです。 FLANNは、より低次元のデータがブルートフォース検索と比較しながら正確な近隣を検索できることを保証します。隣人はさらなる計算には不可欠なので、正確な数が必要です。私は半径を少し増やしてテストしましたが、これは問題

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    PCL 1.8.0を新規にコンパイルしてインストールした後、私のプロジェクトでいくつかのリンクエラーが混乱しています。いくつかのクラスはうまくいきます(私はPCを読み込んでレンダリングすることができます)が、他のいくつかのインスタンスを作成するとすぐにリンカエラーが発生します。 例えば、 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/sta