feature-detection

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我一直在玩GPUImage庫，它實現了幾個特徵探測器：Harris，FAST，ShiTomas，Noble。然而，這些實現中沒有一個有助於特徵提取和匹配部分。他們只是輸出一組檢測到的角點。我的理解（這是shakey）是，下一步是檢查每個檢測到的角點並從中提取特徵，這將導致描述符 - 即32位或64位數字，可能是用於索引其他類似點附近的點。從閱讀[計算機視覺算法和應用，Szeliski]的4.1

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OpenCV Python特徵檢測和匹配

我不明白FLANN中的特徵匹配API。我發現這個代碼，我用它作爲我的發展的基線：Image stitching Python 但我找不出什麼flann.knnMatch（）函數返回。它是DMatch類型的元組列表。我不明白爲什麼每個元組中有兩個匹配。我也不明白爲什麼使用Lowe的比率來比較元組中的兩個元素，然後我們只使用元組中的第一個元素。我似乎無法找到關於OpenCV文檔中的flann pyt

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矩形不在檢測眼對

我使用的是opencv 2.4.2和C++。對於檢測眼睛對的矩形，我有一個小問題。該矩形不出現在眼睛對周圍，而是出現在檢測到的臉部矩形之外。我想我可能沒有得到正確的參數。下面是一段代碼 for(int i=0;i<faces.size();i++){ rectangle(frame,faces[i],Scalar(255,0,0),1,8,0); Mat face =

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配置文件中的臉部圖像中的特徵檢測

我正在使用opencv 2.4.2和C++。我試圖使用haarcascade xml文件檢測配置文件臉部的眼睛，鼻子和嘴巴。使用haarcascade_mcs_righteye和haarcascade_mcs_lefteye正確檢測大部分時間的眼睛。然而，鼻子和嘴巴xml大多是失敗與配置文件面[如下所示]。我知道那些是爲正面臉而製作的，但是有沒有其他的「不那麼複雜」的開源方法，我可以用它來檢測鼻子

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白色像素簇提取

我正在開發一個指紋孔隙提取項目，並且停留在毛孔（白色像素簇）提取的最後階段..我有兩個輸出圖像，我們將從中獲取毛孔但不知道怎麼辦it..also兩個圖像是不同size..image1尺寸240×320和圖像2的是大小爲230 * 310 ..here是我的圖片.. image 1 (240*320) image2 (230*310) 這裏是我正在做的提取白色的毛孔羣.. for

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在OpenCV中合併兩個圖像的功能檢測

是否有可能通過在兩個圖像中搜索OpenCV中的相同功能來合併兩個圖像？我的圖像將始終包含太大的紙張，無法在單個圖像中捕獲，因此我需要拍攝兩張或更多圖像 - 圖像被捕獲以便存在一些重疊區域，請參閱：熱門圖片：http://i.imgur.com/0tvGVKG.jpg 底畫面：http://i.imgur.com/nmlO4gL.jpg IDEA：限制功能，以僅向上/向下移動，而不是在正確的等。

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任何人都知道CMU的IntraFace的面部特徵跟蹤算法嗎？

我現在正在學習人臉特徵檢測算法。我發現IntraFace的效果是驚人的？我知道檢測算法是SDM（監督下降法）。但我不知道它使用哪種跟蹤算法？任何人都知道請告訴我。感謝您的建議！

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根據圖像中的連通性檢測均勻區域

我在找一些測量值來區分這兩個二進制圖像（texte和噪音）。 Hough變換的頻域的不告訴我多少（在骨架或在原來的形狀），因爲可以看到下面！在空間域，我已經嘗試測量，如果一個給定的像素參與到直線或曲線，或參與到一個隨機的形狀，然後測量的所有像素參與和不參與的百分比正常的形狀（線條和曲線）來區分這些圖像，但我沒有成功，在執行。你覺得呢？我使用matlab進行測試。在此先感謝

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我無法從flandmark v0.7生成dll Plataform x86 Win 7

我試圖編譯我的flandmark，但它非常複雜。 C：\ flandmark \ libflandmark \的CMakeLists.txt我把第一行： set(OpenCV "C:/opencv248/sources/cmake") 這是正確的？按照我的完整文件CMakeList.txt： set(OpenCV "C:/opencv248/sources/cmake") find_pac

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OpenCV SURFDetector minHessian的範圍

我使用OpenCV SURFDetector來搜索圖像中的關鍵點。在我的程序中，我想讓用戶有機會使用trackbar設置minHessian的值，但這意味着我必須知道hessian值的範圍。我知道越高，我設置這個閾值的關鍵點越少，反之亦然。有沒有一種方法來計算hessian值的範圍，所以我可以在我的軌跡欄上設置0（這將是一個非常高的minHessian閾值）爲「無關鍵點」和100（可能是min