sift

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    我知道我們在關鍵點周圍放置了一個16x16的「中間」像素窗口。我們將該窗口分成16個4x4窗口。從每個4x4窗口,我們生成一個8個bin的直方圖。每個箱對應0-44度,45-89度等。將來自4x4的梯度方向放入這些箱中。這是爲所有4x4塊完成的。最後,我們對你得到的128個值進行歸一化。 當他們得到他們的價值 但我誤解了其中128號從得到他們的價值?它是指相應的方向值大小還是什麼? 如果有人描述的

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    在計算機視覺系統工具箱中,默認特徵提取使用SURF。如何使用bagofFeatures類使用SIFT特徵提取?是否有相同的自定義特徵提取器?

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    我在Ubuntu 16.04中使用Qt創建器來構建非Qt項目。我需要使用SIFT來檢測功能。我知道SIFT和SURF在OpenCV_contrib中,所以我在使用Cmake-gui配置OpenCV時添加了額外的模塊。 然後我可以找到libopencv_xfeatures2d.so/.so.3.2/.so.3.2.0也libopencv_features2d.so/.so.3.2/.so.3.2.0

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    我試圖執行一個程序來檢測python中的圖像的SIFT特徵,但是我會收到一條錯誤消息:「Segmentation fault(core dumped)」。我的一段代碼: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 img1 = plt.imread("test1

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    我想從矩形圖像中提取特徵。但我想忽略圖像的某​​些部分,因此圖像內部的這些區域不會提取任何特徵。我可以想到兩種方法。 a)從整個圖像中獲取特徵,並使用關鍵點丟棄位於忽略區域內的特徵。但是這種方法並不是首選,因爲我已經對從圖像中提取的特徵的最大數量進行了限制,稍後丟棄將無助於獲取恆定數量的特徵。 b)將圖像那部分上的像素設爲零點零。但我認爲SIFT/ORB或其他特徵提取算法可能會將其檢測爲黑色矩形,

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    我想改變下面兩個寫在opencv 2.3中的命令。 fea_det=cv2.FeatureDetector_create("SIFT") des_ext=cv2.DescriptorExtractor_create("SIFT") OpenCV中3,我知道有是創建一個SIFT命令,所以 fea_det=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 但我應該使用des_ext

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    我正在使用SIFT功能(使用以下)代碼進行交通標誌識別。但結果是很奇怪: #here I read 7 traffic sign images and compute the corresponding SIFTs (speed limit) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() import glob imglist = [[], [], [], []]

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    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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    做了描述符的所有向量,由SIFT描述符爲同一圖像提取的描述符具有相同長度或大小的描述符是不同的,因爲我誤解了這一點? 問候!

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    我想抓取ARkit找到的原始特徵點,該API公開了稀疏點雲​​:https://developer.apple.com/documentation/arkit/arframe/2887449-rawfeaturepoints,並將其輸出爲vector_float3的列表。我還希望在這些點雲座標的每一個座標上都有特徵點的矢量表示,例如它可以是SIFT,SURF,BRIEF或任何內部使用的任意點。我可