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我正在尝试从一组图像补丁中创建一个密码本.我已将图像(Caltech 101)分成20 X 20图像块.我想为每个补丁创建一个SIFT描述符.但是对于某些图像补丁,它不返回任何描述符/关键点.我尝试使用OpenCV和vlfeat. 使用任何库的行为都是相同的. 以下是我使用OpenCV编写的代码- sift = cv2.SIFT() img = cv2.imread('patch_te
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我正在使用SIFT的VLFEAT实现来计算两组图像上的SIFT描述符:查询图像和数据库图像.给定一组查询,我想从大型描述符数据库中获取最接近的描述符,为此我使用vl_ubcmatch. 使用vl_ubcmatch语法作为MATCHES = vl_ubcmatch(DESCR1, DESCR2),如果我先输入查询描述符,然后将数据库描述符作为第二个参数输入,则获得不同的结果. 哪种语法正
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我正在使用opencv 2.4.8和studio 2013,n我遇到了运行时错误.我的主要代码是.. #include #include #include #include"SIFT.h" #include #i
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我尝试将我的SIFT-Keypoints与BF-matcher匹配.我曾经像本教程那样做 https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_matcher/py_matcher.html 但是,如果我想通过print(good)获得x,y位置,它只会给我类似的东西 DMatch 000001DD9C4E0EB0
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我正在尝试为一些手动定义的界标生成"SIFT"描述符(SIFT仅是示例). 当我尝试做时: siftDetector(grayImage, Mat(), manualLandmarks, descriptors, true); 描述符的结果始终为0(零).我将manualLandmarks描述为std::vector,并且更改了矢量中每个项目的x和y坐标(大
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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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我一直在尝试从在线资源中进行SIFT/SURF,并希望自己进行测试. 我首先尝试使用以下代码在非免费库中进行尝试: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat img = imread("c:\\car.jpg", 0); Ptr feature_detector = FeatureDetector::crea
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当我尝试运行cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 我收到此错误消息: error: OpenCV(4.2.0) /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp:1210: error: (-213:The function/featur
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这是先前发布的有关在python中使用OpenCV密集筛选实现的问题的后续问题(使用建议的代码进行密集的筛分 dense=cv2.FeatureDetector_create("Dense") kp=dense.detect(imgGray) kp,des=sift.compute(imgGray,kp) 我有以下问题: 我可以在python中访问任何Den
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如何使用Python在BF MATCHER的最佳匹配项上绘制边界框? 解决方案 以下是应作为适当解决方案的方法的摘要: 检测查询图像(img1)上的关键点和描述符 检测目标图像(img2)上的关键点和描述符 找到两组描述符之间的匹配或对应关系 使用最佳的10个匹配项来形成转换矩阵 基于变换矩阵变换img1周围的矩形 添加偏移量以将边界框放置在正确的位置 显示结果图像(如下
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我正在使用OpenCV v4.20和PyCharm IDE.我想使用SIFT算法.但是我得到这个错误.我在互联网上寻找该错误的解决方案,但没有一个对我有帮助.您知道此错误的解决方案吗? (使用pip可以安装至少3.4.2.16版本的OpenCV) 这是我的错误: 回溯(最近通话最近): 在第7行的文件"C:/Users/HP/PycharmProjects/features/featu
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在操作系统升级(从Ubuntu 12.04到14.04)和重新安装opencv之后,我无法编译一些代码. 一般的问题是我使用以下过程从源代码编译的opencv的“非自由"部分: mkdir ~/OpenCV && cd ~/OpenCV wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.4
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任何人都可以向我解释此错误是从哪里来的吗?这是什么意思?以及我该如何解决? 也许我的问题太笼统了!对不起,但我不知道该在这里多放些什么! :P 错误: Traceback (most recent call last): File "C:\test\7.4.3.bench.py", line 9, in print imagesearch.comp
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我试图在2张图像之间找到基本矩阵,然后使用RANSAC对其进行转换.我首先使用SIFT来检测关键点,然后应用RANSAC: img1 = cv2.imread("im0.png", 0) # queryImage img2 = cv2.imread("im1.png", 0) # trainImage # Initiate SIFT detector sift = sift =
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哪种方法最适合比较两个图像并丢弃离群值?在find_obj.cpp opencv示例中,它们使用FLANN,但不要丢弃异常值. 我已经看到了一些使用Kmeans或图形的方法. 解决方案 有一种相当可靠和有效的方法来拒绝嘈杂的点并确定您感兴趣的点之间的转换.通常用于拒绝离群值的算法称为RANSAC(http://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC),用于确定转换的
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我遵循了 OpenCV功能检测和说明教程,并在OpenCV中使用SIFT和其他算法在2张图像之间找到匹配的特征点.据我了解,这些算法可以找到2张图像之间的相似区域.但是我对识别不同或不相似的区域感兴趣. 如何在两个图像上绘制所有非匹配特征点?此外,我是否可以在这些不匹配点周围绘制边界以显示两幅图像中哪些区域不同? 我正在Windows 7上使用Python代码,并从最新的OpenCV源
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在阅读了图像的筛选特征后,我已经阅读了很多有关实现单词袋的文章,但是我仍然对下一步的工作感到困惑.我具体要做什么? 非常感谢您的指导. 这是我到目前为止的代码. cv::Mat mat_img = cropped.clone(); Mat grayForML; cvtColor(mat_img, grayForML, CV_BGR2GRAY); IplImage grayImag
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我正在OpenCV中进行对象检测项目,该项目包括将模板图像中的对象与参考图像进行匹配.使用SIFT算法可以准确地检测和匹配特征,但是我希望重新匹配匹配的特征 我的算法使用KD-Tree est ean First技术获取匹配项 解决方案 如果要在检测到的对象周围放置一个矩形,请在这里,您将获得与此完全相同的代码示例.您只需在单应性H周围绘制一个矩形. 希望它会有所帮助.祝你好运.
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opencv允许使用ASIFT吗? http://www.ipol.im/pub/algo/my_affine_sift/ 创建者发布了c ++,因此我相信将其实现到opencv并不难 解决方案 您的意思 opencv允许使用ASIFT吗? 目前,ASIFT在OpenCV中不直接可用,但是将ASIFT作者提供的代码连接到OpenCV应该是不费吹灰之力的.您可能要做的
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基本上我有3个这样的垫子: Mat descriptors1 Mat descriptors2 Mat descriptors3 每个描述符的加载方式如下: extractor->compute( object, kp, descriptors ); 我如何将所有描述子加入一个Mat中(将一个mat附加到另一个mat上)? 示例: Mat fullDesc = de
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