sift

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    これは適切な質問の基準に該当するかどうかはわかりませんが、それでも私はそれを打ちたいと思います。 2つのSIFT記述子を[number_of_keypoints] [feature_0 ... feature_127]のファイル(または行列)形式で取得するライブラリまたは関数を探しています - ファイルごとに128個の機能があり、画像の比較が可能です(私はharris-affine alg。を使っ

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    I'am。私はSIFTとSURFがなぜ下の画像に示されている円の中心にあるキーポイントを検出するのかを理解しようとしています。どんなアイデアですか?最初の写真はコーナーハリス検出、2番目のSIFTと3番目のSURFです。

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    私は開いているcvでトランプカードを認識しようとしていますが、いくつか問題があります。まず、私は色(心、ダイヤモンド、スペード、クラブ)を認識したいと思います。私は赤い色を見つめていた。だから私は色を検出し、ダイヤモンドや心臓をカットして、分別して認識しようとする - 私は良い一致を選択し、より多くを持っている色を一致させる(私はその馬鹿だと確信していますが、私は次のように1のような結果を得る:

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    後でBag of Wordsに使用される1500画像を含むデータセットの特徴を抽出する必要があります。 1つの画像の結果は、例えば、3168個のメモリを必要とする特徴を有する。すべての機能を保存するだけですか?それぞれの画像のサイズが[フレーム、ディスクリプタ]と異なるため、結果を保存するにはどうすればよいでしょうか?

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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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    特定の種類のオブジェクトを識別する際にsiftを使用して、そのオブジェクトの色が変わった場合に認識できますか?私はsiftのためにopencvライブラリを使用しますcv2.xfeatures2d.SIFT_create()

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    JPEG、PNG、またはPGM画像でSIFTを使用すると、精度とスピードの点で違いはありますか?明らかに同じ画像サイズを想定する。

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    SIFTアルゴリズムを理解していない、いくつかの疑問があります: まず、スケール空間のダウンサンプリングではなぜですか? 次に、スケール不変性を持つキーポイントを選択する理由を教えてください。 詳細な説明ができれば幸いです!ありがとうございました! 。 。

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    私はピクセル化されたイメージを取って、CAD図面/青写真のように見せようとしています。私はこれまでのところ、私はハリスのコーナー検出を使用して、いくつかのコーナーを見つけることができるが、私は私のOpenCVの知識の限界に当たってるのpythonとOpenCVの2を使用しています :ここ は、ソースイメージです。行は(ソースのみ、垂直または水平に 90°の角 : 主な目標:ここ は、出力がどのよう

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    OpenCVとVLFeatのSIFT実装を比較しようとしています。 OpenCVのための 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 45 20 26 0 1 ... ながら:これらは、2枚の異なる画像のための記述子である 0.0391555 0 0 0.0998274 0.235747 0 0 0.0276871 0.156622 ... お知らせこと 私はVLFeatに対する記述子値のよ