surf

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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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Sift対Surf。どちらがより正確ですか？

私はオブジェクトをテストしていますフィーチャーマッチングふるい分けとサーフwith C++ & OpenCV。速くなるとクレームがサーフより多くのキーポイントを検出することができふるいにかけるためになると主張サーフ。どのアルゴリズムが最も正確かを判断したいと思います。しかし、時間やマッチングキーポイントの精度を決めるのは混乱します。誰かが私にどのアルゴリズムを最も正確に判断するのかを説明できま

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OpenCVの - BFMatcher

を使用して2枚の完全に異なる画像が持っているより多くの試合は、私はいくつかのカップと猫の絵の絵を持って、私はサーフィンを使用してOpenCVの中にこれらの二つの絵を比較したいを入力し、BFMatcherを使用して一致させます。ここではコードです： //read the image cv::Mat image1= cv::imread("C:\\Users\\The\\Desktop\\cu

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ある点を除いてメッシュ/サーフプロットを描く

メッシュプロットを描きたいと思います。関数が進むにつれて、常に入力行列内のすべてのエントリがプロットされます。しかし、今私は、たとえば、引き出すことではない、特定のエントリをしたい：「0」は、私が描くのが好きではないでしょうエントリです x = 1:3 y = 1:3 [X,Y]=meshgrid(x,y); Z = [2,2,2;4,4,4;5,5,0]; 。メッシュ（X、Y、Z）ま

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SURFの拡張および直立フラグopencv C++関数

opencv C++のSURFの同等のフラグは何ですか？ Pythonのバージョンアップライトフラグにはを向きを計算するかどうかを決定し、拡張フラグがは、この同様の操作が行うことです薄暗い64の薄暗いまたは128を使用するかどうかのオプションを提供しますOpenCVのC++ SURF機能のバージョンはFYI私は2.4.13

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OpenCVのSURF機能間の距離の計算

OpenCVのSURF機能間の距離を取得したいと考えています。私はHDBSCANを使用して、SURF記述子の間の距離を計算する必要があるフィーチャをクラスタリングすることによって、イメージ内のオブジェクトの複数インスタンスを照合します。私はFLANNやBrute Force Matcherのようなアルゴリズムがそのような距離を計算しなければならないことを知っていますが、OpenCVコードを調べた後

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SURFによるTYPO3の展開、LocalConfiguration.phpの問題

TYPO3 SURFを使用してアプリケーションを展開しています。私は.gitignoreに "LocalConfiguration.php"を追加しました。だから私がプッシュしてデプロイするたびに、設定ファイルがライブサーバーに存在しないので、インストールツールをもう一度実行する必要があります。これを解決する最良の方法は何ですか？

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cuda :: SURF_cudaはcv :: xfeatures2d :: SURFより高速ですか？

私はcuda::SURF_CUDAとcv::xfeatures2d::SURF、but it's challengingを比較するためにCUDAをサポートするopencvをビルドしようとしています。しかし、高性能のリアルタイムアプリケーション用にSURF記述子を取得したいとします。ええ、私は、FASTやORBがより適切な記述子であることは知っていますが、それらはバイナリであり、ユークリッド記述子

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OpenCVのためのOpenCLのサポート機能/デスクリプタ

私は最近、特に機能検査（例えば、SIFT、SURF ...）のOpenCvで実験を開始します。 OpenCLを調べ始めると、これらの機能検出器の「サポート」。 "googleing"という質問がありましたが、私はこのリンクを見つけました1可能なOpenCLアクセラレーション機能を備えています。しかし、フィーチャー・セレクターが列挙されておらず、マッチャーのみがリストされています。 githubで私

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カラーイメージ用のSURF_CUDA実装はありますか？

最近、OpenCVでSURFアルゴリズムを試してみました.SURFアルゴリズムはCPUの処理速度が遅く、GPUのカラー画像では機能しません（タイプ== CV_8UC1のアサーションを持っています）。画像をグレースケールに変換すると、かなり悪い結果。 OpenCVのgpuに色付きの実装があるのか、それとも3つのチャネルすべてでアルゴリズムを実行して魔法のようにマージするような厄介な回避策があるの