在Colab中，使用&imagg&qot；进行图像数据增强并不能按预期工作
我正在增加我的图像数据集，它也包含关键点。为此，我使用imgaug库。以下是增强码： kps = KeypointsOnImage(__keypoints, shape=_image.shape) seq = iaa.Sequential([ iaa.Affine( scale={"x": (0.8, 1.2), "y": (0.8, 1.2)}, # scale images t
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使用大量内存的 OpenCV 2.4.6 SIFT KeyPoints 检测
我们在 openCV 2.4.3 中使用 SIFT，我们决定升级到 openCV 2.4.6.升级后，openCV 2.4.6的内存使用量从大约(150MB)跃升至1.2GB. 有人知道这是一个错误还是我们现在需要配置的东西? 我们的图片有 1.4MB.在 iOS 上观察到此行为.这个问题似乎也发生在 Linux (CentOs) 中. 谢谢 解决方案 我记得在其中一个版
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关键点描述符匹配:如何计算每个模板的拟合优度?
我不确定这是否属于 stackoverflow 或其他 stackexchange 站点 - 非常欢迎在这里输入. 我使用 python OpenCV 将目标图像的 BRISK 关键点描述符与三个不同的模板相匹配. 确定哪个模板最合适的实用、稳健、统计合理的方法是什么? 现在我计算 cv2.findHomography 返回的 cv2.RANSAC 内点的数量(顺便说一下，它不返
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ucrtbase.dll:无效参数传递给认为无效参数致命的函数
我目前正在使用OpenCV进行个人项目，并且在程序执行过程中遇到一些问题.实施了AKAZE + BOW识别器(对于我的问题而言，它似乎还不能很好地工作)，我想尝试SIFT(并最终实现SURF)的实现. 对于我的项目，我正在以下标题中所述，我遇到的问题在于ucrtbase.dll，该文件在执行过程中获取了无效参数(如果我正确读取了其他线程，则dll应该是Windows 10中的OS库).当fo
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使用BRISK检测器/描述符OpenCV的性能问题
当我在OpenCV中使用BRISK进行功能检测和描述时遇到性能问题. 基本上，我尝试匹配从该图像中获得的所有描述符:我使用基于flann的匹配器，LSH算法和BRISK从图像数据库中获取的所有描述符，以进行特征检测和描述. 我的图像数据库由242张图像组成.在这242张图像中，有3张图像与上述“复杂"图像查询中分别拍摄的每个对象相对应. 以下是用于BRISK检测的参数(默认的op
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关键点描述符OpenCV
我试图了解如何在OpenCV中获取给定KeyPoint的描述符.到目前为止，我的代码如下: #include #include "opencv2/opencv.hpp" typedef cv::Mat Image; int main(int argc, const char * argv[]) { Image imgA = cv::imread("imag
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OpenCV - 仅显示关键点而不是使用SIFT的图像
我正在尝试仅使用此示例代码绘制关键点（不带图像）： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread（'test.png'） grey = cv2.cvtColor（img ，cv2.COLOR_BGR2GRAY） sift = cv2.SIFT（） kp = sift.detect（灰色，无） img = cv2.d
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opencv中类cv :: KeyPoint的类成员class_id的含义和用法是什么？
在OpenCV 2.4.3的参考手册中 KeyPoint :: class_id 被描述为“可以用于由它们所属的对象聚集关键点的对象ID”。 / p> 由于缺乏对“关键点”的充分了解，我无法理解 class_id 的用途。 我的另一个问题是，通过使用特征检测器，描述符和匹配器，我们可以检测训练图像中查询对象的匹配关键点。但是如何在训练图像中分割出查询对象。我们可以使用抓取或分水岭算法吗
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OpenCV从blob检测返回关键点坐标和区域，Python
我按照blob检测示例（使用 cv2.SimpleBlobDetector ）并成功检测到二进制图像中的斑点。但后来我不知道如何提取关键点的坐标和面积。以下是blob检测的代码： ＃我跳过了参数设置部分。 blobParams = cv2.SimpleBlobDetector_Params（） blobVer =（cv2 .__ version __）.split（'。'） if i
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什么是图像处理的关键点？
例如，在使用OpenCV时，经常使用SURF等算法来检测关键点。我的问题是这些关键点究竟是什么？ 我知道它们是图像中的某种“兴趣点”。我也知道它们是尺度不变的并且是圆形的。 此外，我发现他们有方向但我无法理解这究竟是什么。它是一个角度，但在半径和东西之间？你能解释一下吗？我认为我需要的东西首先是更简单的东西，之后会更容易理解论文。 解决方案 这些是一些非常好的问题。让我们一个一
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检测图像关键点--javaCV --EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION
我是java开发人员。我的目标是使用javaCV检测图像关键点 这是我的代码： final CvMat image1 = cvLoadImageM（“im1.png”，0）; final CvMat image2 = cvLoadImageM（“im2.png”，0）; SIFT sift = new SIFT（）; FeatureDetector featu
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使用OpenCV获取指定点的SIFT描述符
我想要获得指定点的SIFT功能。这些点是由手而不是由键盘检测器。我的问题是：我只知道点的位置，但不知道尺寸和角度值。如何设置此值？ 以下是我的代码： int main（） { Mat img_object = imread（“img / test.jpg”，0）; SiftDescriptorExtractor extractor; Mat描述符; std ::
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