freak

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我有一個來自FREAK描述提取的描述符矩陣，其中每行都是64個元素的描述符。我需要建立從這個矩陣vector <int*>由於系統要求。我試過這個目前爲止： Mat _descriptors; std::vector<int*> descriptors; int row; for (int i=0; i<_descriptors.rows;i++) { row =(int) _

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爲什麼opencv FREAK提取器刪除這麼多關鍵點，具體使用ORB檢測器

我正在使用OpenCV 2.4.3 C++接口來查找兩個圖像之間的匹配點。第一次嘗試是使用SURF。唯一的問題是消耗時間，所以我嘗試了新的FREAK提取器。使用SURF進行檢測並使用FREAK進行描述，我意識到FREAK將關鍵點的數量減少到檢測到的幾乎一半，並且所得到的匹配不夠。這就是我爲什麼試圖快速獲得更多關鍵點的原因。結果： SURF檢測器，SURF提取器，BFMatcher交叉檢查true，

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匹配FREAK描述符的最佳方法是什麼？

因此，我正在使用FAST檢測器和FREAK描述符進行應用。當涉及到匹配時，我想使用BRUTEFORCE_HAMMING匹配，但我沒有得到預期的結果（給出了與原始圖像無關的更多匹配，然後圖像看起來相似）我試過下面的代碼 MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch(); matcher = DescriptorMatcher.create(Descrip

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如何定義Freak描述符模式

我必須爲自己的作業編寫我自己的FREAK描述符實現。我實際上讀了原始的paper，但沒有任何關於如何構建模式的解釋。在OpenCV code中定義了buildPattern（）函數，但它也缺少有關如何構建模式本身的文檔。所以我的問題是，有人知道如何定義模式以及如何選擇參數（半徑，西格瑪和座標）？

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OpenCV FREAK返回太多異常值

我正在嘗試從最新版本的OpenCV開始的相當新的描述符FREAK，它們是：freak_demo.cpp 。我沒有使用SURF，而是使用FAST。我的基本代碼是這樣的： std::vector<KeyPoint> keypointsA, keypointsB; Mat descriptorsA, descriptorsB; std::vector<DMatch> matches; FREAK

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難以找到FREAK特徵提取器的任何教程/示例

我試圖使用OpenCV和C++實現功能/對象跟蹤應用程序。目前我正在使用goodFeaturesToTrack函數從我的第一幀創建我的特徵向量。從那裏，我將它傳遞給calcOpticalFlowPyrLk方法來跟蹤後續幀中的點。該方法速度相當快，但不穩定，不具有縮放或旋轉不變性。特徵傾向於一起漂移，迷路並鎖定到場景中的另一個角落。我一直在閱讀很多有關FREAK的內容，這看起來很有吸引力。希望它能

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OpenCV FREAK對於旋轉/縮放不健壯

我一直在處理OpenCV FREAK描述符，在獲得了兩個類似的定向和縮放圖像的相當棒的匹配結果之後，我開始嘗試縮放和旋轉圖像。 FREAK應該是不變的縮放/旋轉，但我的結果是可怕的。我試圖調整怪胎描述符參數： new FREAK(true, true, 22, 5); //rotInvariant, scaleInvarian, scale, ocataves 但我只是設法得到一些分辯在旋轉的

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畸形描述符行類型

我有以下代碼： //newImg is a mat of an image and orderedKeyPoint is the result from Fast cv::FREAK extractor; cv::Mat queryDescriptors; extractor.compute(newImg, orderedKeyPoint, queryDescriptors); 我試圖訪

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OpenCV FREAK：快速Retina KeyPoint描述符

我正在開發一個應用程序，其中涉及使用Freak描述符，剛剛發佈在OpenCV2.4.2版本中。在只有兩個documentation功能出現：類構造函數一個令人困惑的方法selectPairs() 我想用我自己的檢測，然後調用FREAK描述符通過檢測關鍵點，但我不明白該類是如何工作的。問：我是否嚴格需要使用selectPairs()？只需撥打FREAK.compute()就足夠了嗎？我不太

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opencv怪胎 - 我可以在BOW中使用Freak特徵描述符嗎？

我想在opencv中使用Freak來檢測特徵並提取描述符，然後構建我的BOW詞彙表，併爲每個圖像使用詞彙表來匹配BOW。你知道，整個事情。我知道BOW可以與SIFT或SURF等其他描述符一起使用，但我不清楚Freak描述符是二進制的，它可以與BOW一起使用。更具體地說，當opencv構建BOW詞彙表時，它使用k-means集羣。我不清楚k-均值聚類算法使用什麼距離函數。對於像Freak這樣的二進制