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我的问题是如何将一个图像与一组图像匹配并显示匹配的图像.我正在使用SURF功能进行特征提取. 解决方案 如果您拥有计算机视觉系统工具箱,请查看以下示例: 使用Point Feature进行图像搜索
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我已经在许多论文和文章中了解了该检测器(尽管我不了解它的详细信息),并且在许多情况下,它比DoG更好. 最初,我以为Hessian-affine是SURF检测器,但它们不是同一回事,对吧? 是否有任何OpenCV实施? 解决方案 抱歉,在OpenCV中未实现此检测器(不,不是同一回事. 长话短说,SURF是检测器和描述符的“家族",其中有很多,如您在OpenCV文档中所见
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我正在检测图像中的SURF特征,然后将其写入yml文件.然后,我想再次从yml文件中加载功能以尝试检测对象,但此刻我在加载要在图像上绘制关键点时遇到了麻烦. 我正在这样写关键点: cv::FileStorage fs("keypointsVW.yml", cv::FileStorage::WRITE); write(fs, "keypoints_1", keypoints_1); fs
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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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我使用了教程中的SURF程序来检测视频帧中的对象.但这会检测所有关键点和描述符.我如何更改程序以仅检测特定对象? CvSeq *imageKeypoints = 0, *imageDescriptors = 0; int i; CvSURFParams params = cvSURFParams(500, 1); cvExtractSURF( image, 0, &imageKeypoi
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我正在为OpenCV 2.4.X和OpenCV 3.1使用python绑定,但具有以下简单的两行代码 import cv2 detector = cv2.FeatureDetector_create("SURF") 我得到以下输出: Traceback (most recent call last): File "version_test.py", line 3, in
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我正在尝试实现OpenCV 3.0.0 SURF功能描述和检测,但是在OpenCV站点上运行示例代码后,我收到了大量与SURF相关的错误.对可能出问题的任何想法吗?谢谢! #include #include #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/features2d.hpp" #include "
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我知道这里已经有几个关于同一主题的问题,但是我找不到任何帮助. 因此,我想比较2张图像以查看它们的相似程度,因此我使用了众所周知的find_obj.cpp演示程序来提取冲浪描述符,然后使用flannFindPairs进行匹配. 但是,正如您所知,该方法不会丢弃异常值,因此我想知道真实正匹配的次数,因此我可以确定这两个图像的相似程度. 我已经看到了以下问题:在SURF中检测异常值或
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我想从指定的关键点计算SURF功能.我正在使用OpenCV的Python包装器.以下是我尝试使用的代码,但是在任何地方都找不到有效的示例. surf = cv2.SURF() keypoints, descriptors = surf.detect(np.asarray(image[:,:]),None,useProvidedKeypoints = True) 如何指定此功能要使用的关键
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我试图按照此处所述,使用OpenCV在python中实例化SURF对象. >但这会发生: >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '2.4.0' >>> cv2.SURF() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: 'modu
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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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我想应用一种检测器算法来检测停车的空闲区域,我已经阅读了有关SIFT和SURF的信息,但我不太了解.我看到了两个图像之间进行比较的示例,但这不是我想要的.您能解释一下如何在停车位上发现空白点时使用SURF或SIFT吗? 我还阅读了有关颜色直方图的信息,请问有关它的一些文档吗? 我正在使用OpenCV python 2.4.9和2.7 解决方案 这取决于您要实现的目标-如果只想找
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我正在尝试使用SURF和kNN对对象进行分类.该代码运行良好,但是偶尔会崩溃并显示"Segmentation Fault".我不确定我是否做错了什么,但我很确定它已得到纠正.如果您想重现此问题,这是输入文件. 链接以下载数据集 import numpy as np import cv2 import sys trainfile = ['/home/nuntipat/Documen
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在培训适用于Android应用程序的SVM时,我需要一些帮助. 我有一组不同类别(12个类别)的图像,并从中获取了所有描述符.我设法为每个图像获取相同数量的描述符.我需要的是使用这些描述符为我的android应用程序训练一个SVM. 我不确定是否应该在Android模拟器中训练它还是编写C ++程序来训练SVM,然后将其加载到我的应用程序中(如果我使用Windows的OpenCV的lib来训练SV
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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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我无法训练SVM识别我的对象.我正在尝试使用SURF +单词袋+ SVM来执行此操作.我的问题是分类器没有检测到任何东西.所有结果均为0. 这是我的代码: Ptr detector = FeatureDetector::create("SURF"); Ptr descriptors = DescriptorEx
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我正在阅读很多有关使用特征提取(ecc ecc)进行对象检测的文章. 在两个图像上都计算了描述符后,为了获得良好的匹配,他们正在使用crossCheckMatching. (位于 sample/cpp/descritpor_extractor_matcher.cpp ) Coudl我明白为什么要这样选择吗? 为什么我们需要同时评估 descriptorMatcher->kn
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我正在尝试从以下涉及冲浪检测器的代码中检测到一个对象,我不想绘制匹配项,我想在检测到的对象周围绘制一个矩形,但是由于某种原因我无法获得正确的单应性,请任何人指出我要去哪里. #include #include #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2
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因此,我正在尝试缝合微芯片显微镜拍摄的图像,但是要对齐所有功能非常困难.我已经在两张相邻的图像之间有50%的重叠,但是即使那样,它也不总是很合适. 我正在将SURF与OpenCV一起使用以提取关键点并找到单应矩阵.但这仍然远远不能令人满意. 我的目标是能够完美地缝合2x2图像,因此,我可以递归地重复该过程,直到获得最终图像为止. 您有什么建议吗?一个解决该问题的好算法.或者也许是
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我已使用此链接在ubuntu上安装了OpenCV,并且我正在尝试使用SURF描述符.我知道他们将这些类型的描述符的位置更改为nonfree模块,因此我们需要将其包括在内,如下所示:#include "opencv2/nonfree/features2d.hpp".问题是我在编译时遇到此错误:opencv2/nonfree/features2d.hpp no such file or directo
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