feature-detection

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我對這個命令有點困惑，因爲它似乎在我使用它時從我的數據集中刪除了一些數據點。這裏是如何： enron_data = pickle.load(open("final_project_dataset.pkl", "r")) print len(enron_data.keys()) ，我也得到：146 現在，當我這樣做： features_list = ["poi", "salary", "ex

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使用的詞語/特徵袋及神經網絡

我試圖執行包含以下步驟的對象檢測模塊： 1）提取與SURF圖像描述符，產生大小的矩陣[X，64] ，其中x取決於圖像中找到的關鍵點的數量; 2）使用bag/features/words方法將描述符大小固定爲[k，64]格式。其中k是使用k-means創建的聚類數量。 3）用一組神經網絡作爲訓練樣本饋給神經網絡。到目前爲止，我已經實現了步驟1和2，但我不太確定如何格式化NN的輸出向量。在OpenC

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計算機視覺中的特徵和關鍵點之間有什麼區別？

我正在研究OpenCV對象檢測的一些可能性，這讓我感到困惑。我只是沒有看到這兩者之間的區別。謝謝！

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C中的SIFT特徵檢測

我正在研究Opencv中的SIFT特徵檢測。問題是支持這個項目的庫（例如：features2d，nonfree）只能在.hpp中使用，我需要用C編寫。所以有什麼建議？我希望我不必翻譯庫。

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如何改進霍夫圓變換以檢測由散點構成的圓

我有一個非常基本的代碼，它使用openCV中的標準化HoughCircles命令來檢測圓。但是，我的問題是，我的數據（圖像）是使用一種算法（用於數據模擬）生成的，該算法繪製了一個點，該點位於r的±15％（在此範圍內隨機）範圍內（其中r是半徑（隨機生成的數值在5到10之間（實數）），然後使用圓的方程對360度進行計算。（附上示例圖片）。 http://imgur.com/a/iIZ1N 現在使用H

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opencv在盒子中選擇一個對象的最佳方式是什麼？

我正在使用opencv在Python中製作的學校項目，我有兩個部分的問題。我有6張照片的對象(one of each side)和a box filled with the same object之一。照片的質量很差，但我的下一次測試將會拍出更好的照片。我的目標是在框中找到最容易到達的對象（爲了抓住它）。我意識到特徵和輪廓檢測的不同算法，並且我嘗試了其中的一些與上面的照片，但我不知道哪種方法會給

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如何在從連續視頻流中檢測特徵的同時實現魯棒性

我一直在從視頻中檢測物體，但問題是，我無法在兩個連續幀中檢測到相同的特徵。我使用SURF與蠻力匹配器和knnMatch。比例已被設置爲0.5匹配良好

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OpenCV Python特徵檢測：如何提供掩碼？（SIFT）

我正在使用OpenCV3在Python3中構建一個簡單的項目，嘗試將拼圖碎片匹配到「完成的」拼圖圖像。我已經通過使用SIFT開始了我的測試。我可以提取拼圖塊的輪廓並裁剪圖像，但由於大多數高頻率都存在於圍繞着棋子（棋子結束和地板開始的地方）的地方，因此我希望將掩碼傳遞給SIFT detectAndCompute（）方法，從而迫使算法只在片段內尋找關鍵點。 test_mask = np.ones(i

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安裝Opencv存儲庫在Windows 10 for Python或Cmake

我想知道是否有人可以幫助我在Windows 10系統中安裝opencv存儲庫文件。我想使用xfeatures2d，並且其他人在其他頁面上對其他人的評論告訴我該算法已獲得專利並且不符合開源軟件。我想做功能檢測，並可以使用Python或Cmake來實現這一點，因爲我有這兩個軟件來爲它編寫C++或Python代碼。我有這個錯誤，xfeatures2d不在Cmake目錄中，模塊在Python中沒有對

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如何在Java中使用opencv BOWKMeansTrainer？

我使用opencv 3.2 for Java（使用contrib模塊構建源代碼），並嘗試使用SURF + BOWKMeansTrainer進行檢測，但在運行時會引發錯誤。我的代碼： //read jpg to variable trainMats //... //train Mat allDesc = new Mat(); int clusterCount = 30; Feature