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在回答this question的形象，我想在其原來的顏色來顯示圖像，因此從這一行的代碼刪除gray參數： plt.imshow(im_out, 'gray') 做當但是，我得到的圖像顯示黃色和紫色的顏色，而不是圖像的原始顏色。我應該怎麼做才能以原始顏色顯示圖像？謝謝。編輯1我碰到this tutorial，看來，我應該使用： plt.imshow(cv2.cvtColor(im_out

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SURF與哈希

我想問你，如果我可以使用散列技術與SURF算法，我做了一個程序，通過匹配測試圖像與保存的圖像數據集進行人臉識別。我使用了Accord.net，並且通過這個庫的BOW製作了一些功能，然後我做了ID3決策樹和KNN，但是兩種方式的結果都不是很好，我問我是否可以使用哈希技術來快速創建和更好的結果，否則這將不可行？這是BOW private void button2_Click(object

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Python opencv 3 SIFT特徵提取

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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界定表面沿z

而言不只是我有三個不同的表面和我想顯示他們都在一個身影。問題是，我有一個用z表示的曲面（意思是我得到了x和y值以及一個指定每個組合的z值的網格），還有兩個是用X。這意味着對於一個x，y對存在各種z值。我的想法是： figure surf(x,y,zgrid) hold on surf(x,ygrid,z) surf(x,ygrid2,z) hold off 我希望MATLAB會自

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計算OpenCV中SURF特徵之間的距離

我希望能夠在OpenCV中獲得SURF特徵之間的距離。我使用HDBSCAN通過對要求計算SURF描述符之間距離的要素進行聚類來匹配圖像中對象的多個實例。我知道像FLANN和Brute Force Matcher這樣的算法必須計算這樣的距離，但是在查看OpenCV代碼後，我無法瞭解它們是如何做到的。有誰知道如何去做？

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加入SurfFeatureDetector之後，節目給錯誤

我使用opencv 3.3.0 我的代碼是 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/features2d.hpp" #includ

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MATLAB |圖片搜索| SIFT | HASH

我試圖實現這個文件，http://www.yugangjiang.info/publication/TMM_queryadaptivesearch.pdf在MATLAB中，我對MATLAB有非常基礎的知識。我需要做的是從圖像（SIFT），創建一個哈希值，將其存儲在數據庫中，搜索不同的圖像，如果有任何通過計算散列碼漢明距離相似特徵提取。我已經嘗試過許多在互聯網上可用的SIFT的MATLAB實現。

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SVM響應問題opencv

我正在研究乳腺癌檢測系統並使用miniMias數據集。我在最後一步，我從ROI和不同ROI提取SIFT，SURF功能我有不同數量的功能，所以我得到了不同數量的描述。我在做什麼？發現至少SIFT，SURF數描述所有數據集（這樣的訓練數據大小相同）的。在單個矢量（首先篩選然後衝浪）中插入兩個SIFT，SURF描述符（起始索引到最小長度）。所以，這就是我想過去功能SVM，但我沒有得到的測試數據所

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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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如何以imageSet或imageDataStore的形式向MATLAB中的BagOfFeatures（）函數提供輸入？

我想使用MATLAB的bagOfFeatures（）函數。但它需要以imageSet或imageDataStore的形式輸入。我想運行的代碼如下： Dataset = 'D:\dsktop\kinect_leap_dataset\acquisitions'; thresh1 = 0; thresh2 = 20; k = dir(fullfile(Dataset,'\P*\G*\*_dept