keypoint

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在他們的博客文章中，他們提到他們使用FREAK描述符，但他們沒有提到他們使用哪個檢測器來識別關鍵點。有人知道關於它的一切嗎？

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我想計算篩選輸入雲的關鍵點與此碼輸入雲錯誤： #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/visualization/range_image_visualize

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關鍵點模型過擬合問題（檢測腕，肘，肩等）

我建立一個模型來檢測的身體部位的關鍵點。爲此，我使用COCO數據集（http://cocodataset.org/#download）。我試圖理解爲什麼我會遇到過度勞累的問題（訓練損失趨於一致，但爲了測試損失，我真的達到了上限）。在模型中，我已經嘗試添加差（逐漸更高的概率增加更多層的多層，但我很快得到一個點時，訓練停止損失減少是一樣糟糕。我的理論是，該模型我用ISN」 T個復不夠好，但我想知道這是

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圖片分析：篩選/哈里斯/仿射/ RANSAC

我不確定這是否屬於正確問題的標準，但我仍想給它一個鏡頭。我正在尋找一個庫或函數，它採用[number_of_keypoints] [feature_0 ... feature_127]文件（或矩陣）形式的兩個SIFT描述符 - 表示每個文件128個特徵，並允許比較圖像（我正在使用harris-affine alg。來提取它們：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/res

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PCL：具有ISS關鍵點的PFH

目前我嘗試計算ISS關鍵點的PFH描述符。我執行以下步驟：（1）檢測的關鍵點與PCL :: ISSKeypoint3D （2）從（1）用PCL :: NormalEstimation （3）估計爲PFH關鍵點的關鍵點新雲的估計法線和由式（2）法線與PCL :: PFHEstimation 據我所知，該估算PFH需要ķ鄰居考慮在內，並因此具有複雜度O（N * K^2），其中ñ表示關鍵點的數量。然而

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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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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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咖啡中的訓練數據增加及其多標記

如何隨機裁剪訓練圖像及其位置標籤。我正在預處理caffe輸入的圖像數據及其標籤。我想隨機在線（當咖啡跑步時）裁剪我的訓練圖像，並且我知道caffe在圖層random crop中提供了一個隨機裁剪參數。問題在於，當圖像被轉換時，每個對應圖像的標籤都是變體。所以通過這種方式，我必須將改變後的圖像與標籤一起改變。我試着長時間搜索我的問題，但沒用。然後我意識到也許有兩種方法可以解決問題：獲得原始圖像上

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使用opencv在關鍵點匹配算法中找到輸入圖像中的像素座標？

我想找出輸入圖像中給定的圖像......首先，我使用了使用opencv的模板匹配，但它沒有給出正確的結果。所以我轉向使用SIFT與opencv進行關鍵點匹配。但我無法在輸入圖像中找到像素位置。有人請幫助我我正在尋找無處不在，但無法解決我的問題

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爲什麼在單元識別問題中需要單應性？

我被要求做篩選關鍵點匹配，然後進行單應矩陣估計。爲什麼在物體識別問題中需要單應性矩陣？這是我試圖識別的那種圖像1