surf

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    SIFT、SURF、BRIEFおよびORBが何をするかを示す簡単なアプリケーション(sample2の変更)を実装したいと思います。ユーザは回転またはスケールの不変性または速度を単純に比較することができる。しかし、私は私があなたの助けに向けるために扱うことができない失敗を見つけました。 SIFTまたはSURFを使用しようとすると、一致するように試みると常に例外が発生します。matcherBruteF

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    私はロゴ検出アルゴリズムを実装するためにアンドロイド用のopenCVを使用しています。私の目標は、アンドロイドカメラで撮影した画像にあらかじめ定義されたロゴを見つけることです。 私は正しいマッチを得ることができません。私はほとんどがopenCVライブラリ関数を使用していると考えて、これは非常に奇妙だと思います。 最初に私はFAST検出器を使用してキーポイントを検出します。私の画像は500x500サ

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    私はすでに記述子を計算していますが、今は、keypointからfloatに変換する前に、異常値を除去したいと思います。 私はこれが BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher; std::vector<cv::DMatch> matches; matcher.match(descriptors1,descriptors2, matches); s

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    私は25 FPSで新しい画像を取得するアプリケーションでSURF機能(または同様のもの)を抽出することを検討していました。私は、特徴抽出は、少なくともリアルタイムで可能であると考えました。私はデモファイルで提供されているのと同じパラメータでOpenSURFを試しましたが、640x480の解像度では2GHz Core2 Duoが1枚の画像で5〜8秒かかります。 1)これは正常ですか? 2)パラメータ

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    現在、Pプレートは車の上からパノラマで作成された画像で[Pプレート] を検出しようとしています(Pプレートは私の前または後ろから来る可能性があります。歪)。 2枚以上のPプレートがあるので、一度に1つ以上を検出する能力が必要です。私はOpenCVのテンプレートマッチングを混在させて成功しましたが、角度の上のPプレートにはうまく対処していないようで、イメージ内で2つを認識できないようです。私もSUR

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    OpenCVを使って画像内の特定の1点のSURF機能を計算する必要があります。 私はサーフ特徴を抽出するSurfDescriptorExtractorを使用していますが、それは順番にSurfFeatureDetectorにより算出したarguemenet、などキーポイント配列をとります。単一の点のSURF機能を計算するのに、SurfDescriptorExtractorを使用する方法はありますか?

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    私の熟練のためにアンドロイド用のロゴ検出アルゴリズムを実装する必要があります。 私は現在NDCでopenCVアンドロイドライブラリを使用しており、すでにSURFを使用してこれらのキーポイントのキーポイントとセットアップ記述子を検出することができました。私にとって 次のステップは、最高のKNNの試合は、これらの第二の(距離の比と比較して非常に識別可能ではない場合、その後、私は試合を捨ててる、knnM

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    は、私はそれがサーフアルゴリズムが含まれている> をemguラッパーを使用しようとしていますので、私はそれが名前空間

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    ここに私の問題があります。私は手動で複数の画像上のSURFでキーポイントの特徴を抽出しました。しかし、私はすでにポイントのペアが一致することを知っている。問題は、私は一致するペアを作成しようとしていますが、私はどのように理解できません。私はコードを見てみましたが、それは混乱です。 今のところ、features.descriptorsのサイズ(行列)はキーポイントの数と同じです(もう1つの次元は1で

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    EMGU CVライブラリのSURF機能の検出例を使用しています。 これまでのところ驚くほどうまくいっています。私は2つの指定された画像の間で一致するオブジェクトを検出することができますが、私は画像が一致しないときに問題に遭遇しました。 私はフォーラムからのサポートをお探しでしたが、私はどこから来たのですか?画像が一致するかどうかをどのパラメータで判断するかは誰にも分かります。一致していない2つの画