sift

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    是否有任何可用代碼使用MLESAC而不是RANSAC與OpenCV來查找已知對象? MLESAC應該比RANSAC更健壯。使用的例子在這裏提供: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html

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    我在這個站點上運行此SIFT程序:https://github.com/sanchom/sjm 所有東西順利,直到我跑我的程序: $ python extract_caltech.py --dataset_path=[path_to_your_101_Categories_directory] \ --process_limit [num_processes_to_spawn] --sift_n

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    我們可以使用hadoop在多個圖像上運行SIFT嗎? SIFT在每個圖像上需要1秒來提取關鍵點及其描述符。考慮到每次運行都獨立於其他運行並且不能減少1次運行的運行時間,我們是否可以減少運行時間? 多線程將運行時間減少了一定數量的核心處理器。我們可以在每個處理器上運行每個映像。 可以使用hadoop以任何方式並行運行多個圖像? 如果是的話,假設我們有3個集羣,它可以通過什麼因素減少運行時間?

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    之間匹配我有兩個圖片 扁平疣: 我檢測SIFT在圖像鍵poitns甲 並使用光流找到畫面B中的對應點 計劃B: 但如果我檢測到畫面B SIFT關鍵點,做圖片A和圖像B 什麼計劃A和計劃B 之間的diffences哪一個更好的匹配的事情嗎?

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    這些天我正在學習C++和OpenCV。鑑於圖像,我想提取其SIFT功能。從http://docs.opencv.org/modules/nonfree/doc/feature_detection.html,我們可以知道OpenCV 2.4.8有SIFT模塊。 請看這裏: 但我不知道如何使用它。目前,要使用SIFT,我需要首先調用SIFT類來獲取SIFT實例。然後,我需要使用SIFT::operat

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    有沒有方法可以在OpenCV中指定自定義SIFT檢測器參數? 似乎FeatureDetector constructor沒有采用任何參數,但似乎可以在SIFT constructor中指定這些參數。 我正在進行徽標檢測。 某些徽標的紋理信息非常低,所以我想在太少的時候檢測更多關鍵點(我可以增加SIFT的edgeThreshold?)。

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    Heyyy ,,,我要做分類。而對於描述我計劃使用HOG和LOWE SIFT描述.. 1. For HOG, is that true that we need to compute the gradient of all image's pixels?? For example we have image with size 10x10 pixels. And we compute the H

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    到目前爲止,我已經能夠使用BFMatcher非常準確地在我的查詢圖像內檢測訓練圖像中的關鍵點。但是,我有幾十個我的訓練圖像(蜜蜂)發生在我的查詢圖像(蜂箱框架)中。是否有可能使用SIFT來查找另一個圖像的多個獨立實例? 理想情況下,我希望能夠達到上述圖像的角度,我可以匹配多個獨立蜜蜂的查詢圖像中的4個關鍵點。

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    我已經使用OpenCV實現了一個密度特徵檢測器,其中一個答案爲question。 sift = cv2.SIFT() dense=cv2.FeatureDetector_create("Dense") kp1=dense.detect(template_detect) des1=sift.compute(template_detect,kp1) kp2=dense.detect(image

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    我正在學習OpenCV並開始探索SURF算法進行圖像匹配。我已通過修改Microsoft Windows 7提供的默認圖像創建了一個示例圖像庫。 每個圖像在同一文件夾中都有旋轉,縮放,模糊和偏斜的版本。 我找到匹配圖片的代碼如下所示。從代碼中可以看出,距離是通過行dis/objectDescriptors-> total來測量的,並且通過100 - (dis/objectDescriptors->