feature-detection

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    我有一個包含1000個ORB對象描述符的庫。我有一個新的形象,並希望得到我在看什麼對象。如何在OpenCV中做這樣的事情 - 是否有一些開箱即用的i = matchDictionary(desriptors, currentDescriptor),其中我將是最佳描述符的索引?

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    我希望在Python中使用Opencv。我知道我可以創建一個自定義級聯分類器,但我沒有時間這樣做。有沒有更好或更快的方法來做到這一點?任何幫助,將不勝感激

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    使用OpenCV SIFT算法,我可以獲得2張圖像之間的匹配和非匹配特徵點。我的解決方案是here 匹配(綠色)和非匹配(紅色)特徵點的分佈如下所示(我無法顯示實際圖像,但圖像主要包含文本) 我想計算密度函數用於圖像上的匹配點和非匹配點(即,給定圖像上的nXn區域,密度函數應該給出在該nXn區域內存在多少匹配點)。我怎樣才能做到這一點? 其次,我想計算一個函數,該函數給出圖像上nXn區域內的匹配和

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    當前更改的要素類型是通過在代碼中手動更改名稱完成的。例如,對於SURF檢測器和描述符,我有單詞「SURF」更改爲其他名稱下面的代碼示例: Ptr<SURF> detector = SURF::create(); Ptr<SURF> descriptor = SURF::create(); 有沒有辦法改變「SURF」改變了功能型部分通過程序參數? 我希望能夠批量評估多種功能類型,而不是每次手動

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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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    我明白,你可以檢測功能的JavaScript像這樣的東西 if(xmlhttprequest){ console.log("this browser is ajax compatible"); } 我也明白,如果啓用了某些開發模式設置ES6進口與一些瀏覽器nativly compatable。即 import {someExport} from './someModule.js'; 我

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    我目前使用SIFT特徵來查找圖像之間相似度的度量。但是我想添加更多功能,以便相似性度量可以得到改善。現在,對於類似的圖片,它顯示的值爲len(good)約500,棋盤遊戲和狗的圖像值爲275。我可以研究哪些其他功能,可能是全球功能?我如何將它與SIFT一起添加? def feature_matching(): img1 = cv2.imread('img1.jpeg', 0) #

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    我是新來的計算機視覺,但我想編寫一個Android應用程序,它具有以下功能: 獲取直播相機預覽和嘗試檢測一個標誌在那裏(我有我的資源中的標誌)。實時。如果找到,請在徽標周圍繪製矩形。如果沒有匹配,不要繪製矩形。 我已經嘗試了幾件事情,包括使用ORB進行模板匹配和特徵檢測。 爲什麼沒有工作: 模板匹配: 問題進行縮放和旋轉。我嘗試了它的多尺度變體,但a)性能非常差,b)矩形當然總是顯示試圖搜索圖像。

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    如何創建一個檢測圖片中未模糊部分的算法?例如,它會看這樣的畫面: ,實現非模糊部分是: 我在here看到了如何測量整個圖片的模糊。對於這個問題,我應該只爲像素創建最大絕對二階導數的閾值?然後,無論哪個超過,都被認爲是非模糊區域?

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    特別是如果作爲JS特徵檢測可以使用: if (localStorage in window) { // you have local storage } 或更容易: if (crypto.subtle) { // you can encrypt document} 而且對CSS的檢測: if (CSS.supports('display', 'flex')) { // you can lo