vlfeat

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Here私は、Hessian-Affineのキーポイントの実装がないことを知りました（そしてSIFT記述子と組み合わされています）。私が見つけた唯一の実装はthisですが、コードは真剣に時代遅れであり、効率的な実装よりもデモのように見えます。 Here hessian-affine検出器についてのVLFeatの話はありますが、それを使用する機能はありません。さらに、SIFT記述子と組み合わせる方

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5つの最も類似した画像を取得する

入力画像と最も類似した5つの画像を比較したいと思います。これを行うために私はSIFT（VLFeat library）を使用し、それぞれの記述子を比較することを考えました。したがって、vl_ubcmatch（doc here）メソッドを使用して、画像間の類似性の測定値を計算します。これはコードです：あなたがコードから見ることができるように path_dir = './img/'; imgs

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printf（）はソースコードでは動作しませんか？

VLFeatソースコード、特にのファイルをthisに変更しようとしています。このようなライブラリのソースコードを編集するのは初めてですから、Hello Worldを印刷するような簡単な作業から始めました！（ this文書の慣習以下）すると void vl_vlad_encode (void * enc, vl_type dataType, void const * means,

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ふるい分け機能のコードの袋に語彙を構築する

私は視覚的な言葉の袋でシーン認識の問題に取り組んでいます。ここでは、私がインターネットから取り入れたコードを示します。トレーニングデータセットでは、それぞれ100の画像を持つ5つのクラスがあります。ランダムテストデータセットでは、5000個の画像があります。私は訓練セットから語彙を作成する必要があることを理解しています。しかし、テストデータセットのボキャブラリを作成する必要がありますか？ FEAT

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Windows 8.1のMathconvnetでvl_compilennを使用するとコンパイルエラーが発生する

MatlabのMathconvnetライブラリ/パッケージを使用してCNNを使用しようとしています。このガイドの後に関数 vl_compilennを使用してパッケージをコンパイルしようとしている間に、私はエラーに直面しています。既に使用されてステップ：その後、アンインストール/インストールされている最新バージョンのMicrosoft SDKを再インストールしました。ここではC++ にコンパイ

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C++で使用するCライブラリのライブラリパスを環境に追加するには

C++ファイルからCでVLFeat Libariesを使用します。 g ++のチュートリアルでは、次のようにコンパイルされた基本的な "Hello World"の例を示します。 g++ main.cpp -o vlfeat-test -I /disk/no_backup/lesi/vlfeat-0.9.20/ -L /disk/no_backup/lesi/vlfeat-0.9.20/bin/gl

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vlfeatを使用するときに明示的にメモリを解放する必要はありますか？

私は、ガウス混合モデル（GMM）を訓練するためにVLFeatを使用している、と私は、次のコマンドが使用されている手動で空きメモリ必要がある場合、私はわからない：私は手動でコードを書くこと float *means = (float *) vl_gmm_get_means(gmm); float *covariances = (float *) vl_gmm_get_covariances(gmm

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release（）を呼び出してもcv :: Matメモリが解放されない？

イメージディスクリプタ（OpenCV SIFTまたはVLFeat Dense SI FTなど）が一連のイメージのディスクリプタを計算する方法を書きました（std::vector<std::string> filesに保存）。記述子は、ComputeDescriptors(image, descriptorMatrix)によって呼び出され、descriptorMatrixから計算された記述子が入りま

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MatlabでVLFeatのSIFT記述子からVLADを抽出

私は画像のフォルダを持っています。各画像からVLADの特徴を計算したい。各画像上 Iループは、それをロードし、次のようにSIFT記述子を得る： repo = '/media/data/images/'; filelist = dir([repo '*.jpg']); sift_descr = {} for i = 1:size(filelist, 1) I = imread([r

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抽出されたキーポイントと機能は対象のポイントにありません

青とグレーの斑点を持つ画像で作業しています。最終的に、このシーンを持つデータセット内のすべての画像を認識したいと思います。私はSIFTを使っています。私はこのようなキーポイントをマップしようとしました：生成されたキーポイントは、私の興味のあるポイントにありません。私は間違って何かしていますか？ im1 = im2single(im1) ; im1g = rgb2gray(im1) ; [fa