feature-detection

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我有一個包含1000個ORB對象描述符的庫。我有一個新的形象，並希望得到我在看什麼對象。如何在OpenCV中做這樣的事情 - 是否有一些開箱即用的i = matchDictionary(desriptors, currentDescriptor)，其中我將是最佳描述符的索引？

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是否有用於皺眉檢測的預先存在的haarcascade .xml文件，可用於檢測某人是否皺眉或悲傷？

我希望在Python中使用Opencv。我知道我可以創建一個自定義級聯分類器，但我沒有時間這樣做。有沒有更好或更快的方法來做到這一點？任何幫助，將不勝感激

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pca和隨機套索出錯

有兩個.csv文件包含推文和每個推文的分類：pos,neg和neutral。 class意味着分類和text一個Tweet。這是我的代碼： def prediction(): print("Reading files...") #Will learn from this data set. train = file2SentencesArray('twitter-

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如何通過opencv中的程序參數定義要素類型？

當前更改的要素類型是通過在代碼中手動更改名稱完成的。例如，對於SURF檢測器和描述符，我有單詞「SURF」更改爲其他名稱下面的代碼示例： Ptr<SURF> detector = SURF::create(); Ptr<SURF> descriptor = SURF::create(); 有沒有辦法改變「SURF」改變了功能型部分通過程序參數？我希望能夠批量評估多種功能類型，而不是每次手動

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SIFT feature_matching點座標

我想用基於FLANN的匹配器打印檢測特徵關鍵點算法：http://docs.opencv.org/trunk/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html。搜索工作正常，並顯示爲教程紅色（全部）和綠色（好）的關鍵點。我只想打印第二個圖像（場景）中名爲'kp2'的座標（x，y），但它不起作用。這裏是我的代碼： import numpy as np import cv2

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OpenCV的，Python的：如何使用面膜參數ORB特徵檢測器

通過閱讀計算器上的幾個答案，我多學會爲止這樣的：面具必須是一個numpy陣列（具有相同形狀爲圖像），數據類型爲CV_8UC1，值爲0至255。這些數字是什麼意思？是否在檢測過程中忽略具有相應掩碼值爲零的任何像素，並且將使用掩碼值爲255的任何像素？它們之間的值呢？另外，我如何初始化一個numpy陣列與數據類型CV_8UC1在python中？我可以只使用dtype=cv2.CV_8UC1 下面

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檢測ES6進口兼容性

我明白，你可以檢測功能的JavaScript像這樣的東西 if(xmlhttprequest){ console.log("this browser is ajax compatible"); } 我也明白，如果啓用了某些開發模式設置ES6進口與一些瀏覽器nativly compatable。即 import {someExport} from './someModule.js'; 我

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將全局特徵添加到SIFT特徵以查找圖像相似性

我目前使用SIFT特徵來查找圖像之間相似度的度量。但是我想添加更多功能，以便相似性度量可以得到改善。現在，對於類似的圖片，它顯示的值爲len(good)約500，棋盤遊戲和狗的圖像值爲275。我可以研究哪些其他功能，可能是全球功能？我如何將它與SIFT一起添加？ def feature_matching(): img1 = cv2.imread('img1.jpeg', 0) #

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實時標誌檢測與OpenCV的現場攝像頭預覽Android上

我是新來的計算機視覺，但我想編寫一個Android應用程序，它具有以下功能：獲取直播相機預覽和嘗試檢測一個標誌在那裏（我有我的資源中的標誌）。實時。如果找到，請在徽標周圍繪製矩形。如果沒有匹配，不要繪製矩形。我已經嘗試了幾件事情，包括使用ORB進行模板匹配和特徵檢測。爲什麼沒有工作：模板匹配：問題進行縮放和旋轉。我嘗試了它的多尺度變體，但a）性能非常差，b）矩形當然總是顯示試圖搜索圖像。

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檢測部分模糊圖像

如何創建一個檢測圖片中未模糊部分的算法？例如，它會看這樣的畫面：，實現非模糊部分是：我在here看到了如何測量整個圖片的模糊。對於這個問題，我應該只爲像素創建最大絕對二階導數的閾值？然後，無論哪個超過，都被認爲是非模糊區域？