feature-detection

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パッケージラベルSample Nutrient labelから栄養素情報を認識したい。これは1つのパッケージイメージで、ブランドによってはラベルのスタイルやレイアウトが異なる場合があります。しかし、私は確かにいくつかのことを知っています、レイアウトはテーブルの内容だけでなく、エネルギー/脂肪などのような特定の一般的な言葉を持っているだけでなく、 '栄養素'のような見出しの特定のキーワードで多少表形

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CのSIFT機能の検出

私はOpencvのSIFT機能の検出に取り組んでいます。問題は、このプロジェクトをサポートしているライブラリ（例：features2d、nonfree）が.hppでのみ利用可能であり、Cで書く必要があるということです。私はライブラリを翻訳する必要はないと思っています。

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散乱点からなる円を検出するためにHough Circle Transformを改善する方法

openCVで標準化されたHoughCirclesコマンドを使用して円を検出する非常に基本的なコードがあります。しかし、私の問題は、私のデータ（画像）は、rの-15％（ランダムにこの範囲で）の範囲内の点をプロットするアルゴリズム（データシミュレーションの目的のために）を使用して生成されるということです5と10（実数）の間でランダムに生成された円の方程式を使用して360度回転します。（サンプル画像

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角度ユニバーサルとブラウザの機能チェック

jQueryまたは通常のJavaScriptを使用してWebアプリケーションを開発する場合は、まず機能の可用性をチェックすることが一般的です。私はdocument.oncopyイベントを使用したい場合、たとえば、私が最初に私のコードは低いブラウザでは壊れないことを確認するために、このような何かを持っている必要がありますので： if ("oncopy" in document) { //

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オブジェクトがOpenCVのシーンにないときに `DescriptorMatcher`は何をしますか？

私は、ビデオ内の現在のフレームとあらかじめ保存されているフィーチャ記述子を比較することで、既知のオブジェクトを検出しようとしています。私の考えは、現在のフレームのフィーチャをあらかじめ保存されているフィーチャと照合し、良好なフィーチャの数があるしきい値を上回っている場合に肯定的な検出を報告することです。しかし、DescriptorMatcherは、オブジェクトが実際にシーン内にあるかどうかにかか

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flann knnmatchのOpenCVエラー

サーフに基づいて画像マッチングアルゴリズムを作成しています。私は400ヘッセ閾値とサーフィン初期化： surf = cv2.SURF(400) をしてマッチングをFLANNました。しかし、（イメージの大きなセットでは）実行が遅すぎます。その後、最初に軽いテストを行い、次に深いテストを行うことにしました。そこで、ヘッセンのしきい値を1200に変更しました。 surf = cv2.SURF(

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featureFormat（）関数はいくつかの点を削除しますか？

私はこのコマンドについて少し混乱しています。使用すると、データセットからいくつかのデータポイントが削除されたようです。 enron_data = pickle.load(open("final_project_dataset.pkl", "r")) print len(enron_data.keys()) と私が得る：ここではどのようにある146 今、私はこれを行うとき： features

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ARMの最適化されたFAST計算

私はアームネオンライブラリを使用してARM cortex a8で約5msのORB機能計算を見つけました。しかし、私は既にFASTフィーチャ検出で苦労しています。私が実装しようとしている論文はhereです。まず第一に、BrightとDarkの制約についてはわかりません。だから私の理解では、中央のピクセルの周りに9つの濃いピクセルまたは9の明るいピクセルがある場合は、FASTを確認する必要がありま

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イメージ登録で機能の説明が必要なのはなぜですか？

私は、画像ベースの画像登録アルゴリズムを実装しようとしています。私の見解では、マッチング操作の前に各特徴点（キーポイント）の記述が必要です。機能を記述することは必須ですか？はいの場合、なぜですか？親切に私を助けて ...