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私はSURF algの仕組みを理解しようとしています。働く積分画像の理解ははっきりしています。しかし、ボックスフィルタはどのように水平、垂直、斜め方向のように見えますか？私に例を挙げてください。

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私はこの単純なコードとORB記述子が、OpenCVのクラッシュでFLANNを使用しようとしています： vector<vector<KeyPoint> > dbKeypoints; vector<Mat> dbDescriptors; vector<Mat> objects; /* load Descriptors from images (with OrbDescriptorEx

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SURF/ORB/...機能を使用して輝度不変のオブジェクトを検出するにはどうすればよいですか？

オブジェクトの照度/輝度の不変を検出するために、フィーチャタイプの1つを使用するにはどうすればよいですか？耐性に機能を使用するに興味がある：異なる照明影内のオブジェクトの半分グレア/反射それはHUEを使用しても意味がないし（HSV-color-spaceの1番目の要素）、またはHUEと明るさの平均値？そして、明るさ不変検出のためのSIFT/SURF、ORB、BRISK/FREAK、KA

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C++/OpenCV：BOWImgDescriptorExtractorを使ってボキャブラリのどの画像に関連するクラスタを決定するか

私の目標は、画像をクエリとして取得し、画像ライブラリで最良の一致を見つけることです。私は、openCV 3.0.0でSURF機能を使用しています。クエリ画像にライブラリ内の一致があるかどうかを調べる方法が必要です。もしそうなら、私は最も近いマッチであるイメージのインデックスを知りたいです。ここでは機能をすべての画像に（画像のライブラリ内の300の合計）を読んで抽出し、クラスタリングするための私の

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AndroidでのOpenCV画像比較

[編集] 私は画像比較のためのコードを考案しました。一致する部分にはまだ欠陥があり、私はいくつかのassitanceが大好きです。このプロジェクトは - GitHubにあります。私は、これら二つの画像IMG1とIMG2持っている：私はOpenCVの Mat img1 = Highgui.imread("mnt/sdcard/IMG-20121228.jpg"); Mat img2 = High

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OpenCVのFeatureDetectorとFeatureFinder

FeatureDetectorクラスとFeatureFinderクラスの違いを理解しようとしています。 OpenCVで書かれたパノラマの例では、これらのクラスの両方を使用していますが、いずれかのSURFアルゴリズムを使用することは可能です。 SURF FeatureDetectorはSURFアルゴリズムに問題がある可能性があるため/nonfreeに移動されましたが、FeatureFinderもSU

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不適切なオブジェクト検出のための提案

私はopencvを初めて使用しており、イメージ内の動くオブジェクト（車など）を追跡しようとしています。私はオプティカルフローを計算し、それを使ってkmeansを実装し、バックグラウンド減算のようなものを試しました。それから私はビデオの強さを情報として使用しました。次のスクリーンショットは、流れの結果からのものであり、kは、それぞれ分割手段：結果は良好でなく、悪くはないではありません。これからどう

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OpenCV：2D平面内を移動する3Dオブジェクトのトラッキング

私は最近、オブジェクトトラッキング問題の解決に取り組んでいます。私がしなければならないことは、2D平面上で動く可能性がある3Dオブジェクト、すなわちxとyの平行移動とz周りの回転を識別して追跡することです。追跡される物体は事前に知られており、任意の所望の情報をそこから抽出することができる。また、照明条件に大きな変化はなく、背景は比較的静止したままであると仮定しています。トラッキング対象のオブジェク

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OpenCV SVMが電車に例外を投げている、「不正な引数（クラスは1つだけです）」

私はこれに固執しています。私はOpenCV機能2dフレームワークを使ってオブジェクトの分類をしようとしていますが、私のSVMのトレーニングでは問題が発生しています。 BowKMeansTrainerを使用してボキャブラリを抽出できますが、トレーニングデータからフィーチャを抽出してトレーナに追加してSVM.trainメソッドを実行すると、次の例外が発生します。 OpenCV Error: Bad

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OpenCV SURFとニューラルネットワークの組み合わせ

静的画像から車両（車、自転車など）を認識したい。私は私に便利キーポイントとディスクリプタを取得し、MLP（多層パーセプトロン）ニューラルネットワークを訓練するためにSURFを使用して考えていました。しかし、ニューラルネットワークへの入力とは何かがわかりませんし、画像のどの部分が車両にあるのかを識別できるように出力されます（おそらくその周囲に描かれた四角形）。私はSURFがその記述子とともに画