flann

1熱度

2回答

OpenCV C++ Flann IndexParams和SearchParams錯誤

Opencv 3.2 C++。我正在創建一個方法，可以接受任何一組關鍵點描述符並使用用戶指定的任何匹配算法。當我嘗試構建我的代碼時，出現以下錯誤。 CV :: FLANN :: IndexParams ::〜IndexParams（），從參考：： CV :: FLANN :: SearchParams :: SearchParams（整數，浮點，布爾），從參考CV :: FLANN :: KDT

1熱度

1回答

PCL 1.8.0項目中的鏈接器錯誤

在全新編譯和安裝PCL 1.8.0之後，我在項目中發現了一些令人困惑的鏈接錯誤。有些類很好（我可以讀取和渲染PC），但是當我實例化其他一些類時，我會遇到一些鏈接器錯誤。例如。 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> int main() { pcl::St

1熱度

1回答

算法參數在OpenCV的FlannBasedMatcher構造函數中使用了什麼值？

在python中，OpenCV的FlannBasedMatcher構造函數需要參數的字典，其中第一個是algorithm。 The python tutorial表明可以通過傳遞不同的命名變量來指定不同的值algorithm，例如， FLANN_INDEX_KDTREE和FLANN_INDEX_LSH，但變量名稱當然不能將任何東西傳遞給構造函數。有人可能會認爲這些名稱應該作爲字符串傳遞，但在下面的

1熱度

1回答

OpenCV的3.2 NameError：全局名稱「FLANN_INDEX_LSH」沒有定義

目前我正在試圖實現與FLANN ORB，我已經閱讀文檔，它說，使用ORB與FLANN的時候我必須使用： index_params= dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH, table_number = 6, # 12 key_size = 12, # 20 multi_probe_level = 1) #2 而

0熱度

1回答

OpenCV的：AttributeError的：「名單」對象有沒有屬性「queryIdx」

我使用OpenCV，SIFT和Homography以檢測畫面中所有對象。我全球的情況是這樣的：我想檢測圖片上所有的燈，即使方向是不完全的每一個之間的相同。我的模型圖的樣子：我寫這個劇本與Python： #-*- coding: utf-8! -*- import os, shutil import numpy as np import cv2 #################

1熱度

1回答

使用emguCV查找圖像集合中的匹配圖像3.1.0

我正在從一個圖像集合中識別（相似性百分比）圖像的項目。我使用了EmugCV 3.1.0。代碼如下。雖然程序運行，但它有以下問題當匹配找到總是顯示第一個圖像的百分比。找到附件如果我們把數據庫圖像集合中的同一圖像兩次，這是查詢圖像相同的圖像，所有匹配百分比爲零。找到附件 string [] dbImages = {imgPath +「1.jpg」，imgPath +「2.jpg」，imgPath

1熱度

1回答

flann knnmatch中的OpenCV錯誤

我正在編寫基於surf的圖像匹配算法。我用400大麻閾值初始化衝浪： surf = cv2.SURF(400) 並做了flann匹配。但它運行速度太慢（在大量圖像上）。然後，我決定首先進行輕度測試，然後進行深度測試。所以我把麻木閾值改爲1200. surf = cv2.SURF(1200) 現在速度要快得多。 matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2

2熱度

1回答

通過conda安裝pyflann並在python 3.5上導入

我想在python 3.5上使用pyflann（Win-64）我使用Anaconda 3的應用程序spyder來編寫和編譯我的腳本。我已經使用命令提示符和conda安裝了軟件包pyflann。看來，在安裝成功，因爲當我在命令提示符處鍵入 conda list ，顯示的列表包括 FLANN 1.8.3 3 ccordoba12 然而，我無法將import flann或pyflann轉換爲py

0熱度

2回答

從圖像數據庫中查找圖像

我正在用Python中的OpenCV移動我的第一步。我想要做的是給一張圖片，從一系列參考圖片中找到它的「原始」圖片。爲了清楚起見，查詢圖像是整張圖片（卡片）的簡單照片，因此它不是「在照片中查找對象」的場景，而是「僅」相似性測試。我的最終數據庫將會非常大（大約25000張圖像），但我開始在較小規模上進行一些測試（只有270張圖像）。識別效果很好，但速度很慢：遍歷全部270張圖片需要8秒。我能夠

0熱度

1回答

OpenCV的 - 使用FLANN與ORB描述我使用的OpenCV 3.2</p> <p>我試圖使用FLANN在比蠻力更快地匹配功能描述匹配功能

。 // Ratio to the second neighbor to consider a good match. #define RATIO 0.75 void matchFeatures(const cv::Mat &query, const cv::Mat &target, std::vector<cv::DMatch> &goodMatches) {