descriptor

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考慮這個例子： >>> class Bar(object): ... ... def __init__(self, name): ... self.name = name ... def __set__(self, instance, value): ... setattr(instance, self.name, value) ... def __get__(self

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C++中的點雲庫：沒有匹配函數來調用到

，所以我有這樣的代碼中，我試圖用點雲庫匹配一些描述我以前用其他的計算： pcl::KdTreeFLANN<pcl::Narf36> matching = new pcl::KdTreeFLANN<pcl::Narf36>(false); pcl::KdTree<pcl::Narf36>::PointCloudConstPtr ptr_narf_descriptors(&narf_descript

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爲什麼我不能在Object.create（）中使用屬性描述符來設置可寫屬性？

我是新來的JS，我不知道爲什麼這段代碼打印錯誤。我究竟做錯了什麼？謝謝你的提示！ var x = Object.create(Object.prototype, {x:{value:3, writable:true, enumerable:true}}); console.log(x.propertyIsEnumerable(x)); //false

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Python如何繞過普通屬性查找來查找`__dict__`？

據我所知__dict__ in obj.__dict__是type(obj)的描述符屬性，因此obj.__dict__的查詢是type(obj).__dict__['__dict__'].__get__(obj)。從https://stackoverflow.com/a/46576009 人們很容易說，__dict__必須是一個描述符，因爲其實現爲__dict__條目將要求您找到 __dict

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SIFT描述符的大小

做了描述符的所有向量，由SIFT描述符爲同一圖像提取的描述符具有相同長度或大小的描述符是不同的，因爲我誤解了這一點？問候！

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OpenCV C++創建可重複使用的關鍵點集和描述符來拼接多個圖像

我創建了一個可以將多個圖像拼接在一起的程序，現在正在尋找提高效率的程序。根據拼接圖像的大小，最終會變大並且包含太多關鍵點，導致機器用完可分配內存。爲了彌補這一點，我的目標是存儲發現的所有關鍵點和描述符，以便我不需要在主縫合圖像中再次找到它們，只需要在正在拼接的新圖像中找到它們即可。我有這個過程在Python中工作，但在C++中沒有同樣的運氣。爲了做到這一點，我需要在關鍵點上執行perspecti

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獲取最多5個相似的圖片

我想比較哪些是與輸入圖像最相似的5個圖像。要做到這一點，我想使用SIFT（VLFeat library）並比較各自的描述符。所以我用vl_ubcmatch（doc here）方法來計算圖像之間的相似性度量。這是代碼： path_dir = './img/'; imgs = dir(path_dir); imgs = imgs(3 : end); numImgs = size(imgs)

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是否有可能知道文件被加密的方法？

我試圖獲得該文件： Https://mmg-fna.whatsapp.net/d/f/AnYg9tpOOhcsIPJJmd8vPYSK9sh_IkOGdw44XmT1swMz.enc 解密，但我不知道它是如何或方法進行加密。我嘗試使用下面的命令，但我不知道我是否使用正確的方法「aes-256-cbc」，或者如果密碼不正確。 openssl enc -d -aes-256-cbc -in file

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奇怪描述符行爲

當__get__，__set__，或者描述符的__delete__屬性不是一個方法，並且是替代的通用調用，該調用的第一個參數是不一致的： class Callable(object): def __call__(self, first, *args, **kwargs): print(first) class Descriptor(object): __s

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從匹配單個查詢圖像和多個圖像列表存儲關鍵點索引

我正在使用OpenCV 3.3。我想在Vector Dmatch類型的對象上使用OpenCV C++匹配函數。目標是將來自單個查詢圖像的描述符與來自多個圖像列表的描述符進行匹配。我知道，當使用此函數將描述符從單個圖像匹配到另一個單個圖像的描述符時，與每個圖像上的每個匹配描述符相對應的兩個關鍵點索引都將從該向量存儲到每個Dmatch對象中。例如，如果我做 Mat img_1=imread("