feature-detection

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我試圖顯示一個圖像與檢測到的關鍵點。在我的代碼中，我得到了關鍵點的列表，我的屏幕上無法顯示圖像。我認爲我的問題是將圖像轉換爲來自MAT的位圖。我做錯了什麼？這裏是我的代碼： Mat teste = new Mat(); Mat mRgba = teste.clone(); Mat outputMat = new Mat(); BitmapDrawable dra

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自動重定向和裁剪類似圖像

我一直在尋找一段時間，但一直無法找到某人描述我正在尋找完成。目前，我有大約25,000張舊打印文件的圖像，我正在尋找建立數據庫。最初，我想我可以在一批中通過OCR軟件運行這些圖像，並使用這些數據。但是，圖像的格式使我無法使用OCR軟件對它們進行批量轉換，而不會丟失文檔中的大部分數據。每張照片中相關信息的方向和位置是不同的，這使我無法使用單個模板告訴OCR軟件應讀入哪些信息。每張照片由一張紙組成，

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Cyclostationary特徵檢測器：性能不隨SNR的變化而變化

我已經在Matlab中的AWGN通道中實現了用於頻譜感測的循環平穩檢測器，但是我得到了模糊的結果。因爲它的性能不隨SNR的變化而變化。它對我來說非常奇怪。我不知道我在做什麼錯誤。我附上我的代碼，請看看和評論。在這裏，我發現信號的循環平穩特徵用於檢測。首先，我嘗試對信號進行FFT處理，然後將其頻率由變換的+α和-α轉換爲其共軛。然後我把兩者都乘以所有的總和。這就是所有理論如何解釋循環平穩特徵檢測如果

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比較區域的相似性

如果確實出現在給定圖像的頂部，我想檢查一個特徵（RAI的下半部分）。有時，影響檢測的圖像左側或右側可能存在一些噪音，例如一些垂直線或者待檢測圖像是沒有特徵（RAI）的完全不同的圖像。什麼是實現我的期望的最佳方式？我更喜歡使用OpenCV。但是，我應該使用ORB，FREAK，BRISK，SURF算法進行檢測嗎？我不確定這是否可以使用。我想知道是否還有其他好的選擇，並尋求幫助。提前致謝。這個問題困

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檢測輪廓是否爲簡單曲線而沒有複雜圖案或檢測輪廓的起點和終點

檢測輪廓是簡單的曲線還是線條時遇到問題。我需要儘可能多地過濾對象，併爲我留下有趣的對象。但是，過濾所有不需要的對象並不是一個目標。我有更多的邏輯來檢測需要的對象，但它花費了很多時間。所以我正在尋找一些低成本的解決方案，以在主要算法取得部分之前過濾不需要的對象。我有兩個來自我的應用程序的例子。所以我想刪除的黃標對象。並留下綠色標記的物體。我不會圈出所有東西，因爲它們太多了：]。我的想法是，如果我

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/提取

根據這一Wikipedia文章低級別算法Feature Extraction例子是邊緣檢測，角點檢測等但什麼是高級算法？我才發現，從維基百科的文章Feature Detection (computer vision)這句話：偶爾，當特徵檢測在計算上是昂貴的，有時間限制，更高層次算法可以用來指導特徵檢測階段，所以僅搜索圖像的某些部分以查找特徵。您可以舉一個這些更高級別算法的例子嗎？

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OpenCV的：使用單應和觀點的Java

變換我使用Java OpenCV的教程使用場景中找到一個對象單應http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feature-homography 下面實施裝修的物體到場景是我的實現，其中IMG1是場景和img2是對象 FeatureDetector detec

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使用機器學習的斑點檢測？

我有一大堆圖像顯示了一些黑斑，其位置隨時間變化（見圖b）。爲了檢測斑點，我現在使用強度閾值（圖中的c，其中所有低於閾值的強度值設置爲1），然後使用下面的Matlab代碼在二值圖像中搜索斑點。正如你看到的二進制圖像相當嘈雜，使斑點檢測過程變得複雜。你有沒有關於如何改進形狀檢測的建議，可能包括一些機器學習算法？謝謝！代碼： se = strel('disk',1); se_1 = strel('d

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Opencv重複性結果沒有意義嗎？

我試圖通過重複性標準來評估SIFT和SURF探測器。我發現，下面的方法可以找到重複性，SIFT和SURF cv::evaluateFeatureDetector(img_1c, img_2c, h12, &key_points_1, &key_points_2, repeatability, corrCounter); 函授一些結果如下所列： Number Repeatibility Cor

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用OpenCV和Python檢測觸摸/重疊圓/橢圓

我想測量圓的圓度（「圓」的高度和寬度或橢圓參數的差異）。該圓圈中的圖片給出如下所示：做平常的東西像color2gray，閾值和邊界檢測之後，我得到如下圖所示：有了這個，我已經嘗試了很多不同的東西：列表項與findContour的流域（類似於this question） - > openCV將圓圈之間的空間檢測爲閉合輪廓，而不是圓圈，因爲它們粘在一起不形成閉合輪廓與fitEllipse相同的