sift

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私はオブジェクトをテストしていますフィーチャーマッチングふるい分けとサーフwith C++ & OpenCV。速くなるとクレームがサーフより多くのキーポイントを検出することができふるいにかけるためになると主張サーフ。どのアルゴリズムが最も正確かを判断したいと思います。しかし、時間やマッチングキーポイントの精度を決めるのは混乱します。誰かが私にどのアルゴリズムを最も正確に判断するのかを説明できま

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matlabの機能を使用して、どのように機能を均等に分散させることができますか？

私はイメージの縫い合わせのためにシフトフィーチャ抽出を使用しています。 matlabでvl_siftを使用しています。しかし、抽出された特徴は画像に均等に分布していない。ある時点で私はそれらのいくつかを持っていますが、他の点は私にはありません。どうすればこの問題を回避できますか？

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SIFT機能にグローバル機能を追加して画像の類似性を確認する

現在、SIFT機能を使用して画像間の類似度を調べています。しかし、私はそれに類似の手段が改善されるようにもっと多くの機能を追加したいです。今のところ、同様の画像ではlen(good)の値は約500、ボードゲームと犬の画像の値は275です。私が調べることができる他の機能、多分グローバル機能は何ですか？ SIFTでどのように追加するのですか？ def feature_matching():

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SIFT機能のKeyPointのサイズプロパティについて

OpenCVでSIFTを使用すると、各キーポイントのサイズが異なることがわかります。ポイントは同じオクターブ/レイヤーに属しています。 SIFTに関する私の理解から、サイズは、主アングルを計算するために近傍領域を丸くするために使用される半径または直径を指す。これは通常、現在のキーポイントの規模に関係します。したがって、2つの重要なポイントが同じスケールに属する場合、サイズが異なるのはなぜですか？

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5つの最も類似した画像を取得する

入力画像と最も類似した5つの画像を比較したいと思います。これを行うために私はSIFT（VLFeat library）を使用し、それぞれの記述子を比較することを考えました。したがって、vl_ubcmatch（doc here）メソッドを使用して、画像間の類似性の測定値を計算します。これはコードです：あなたがコードから見ることができるように path_dir = './img/'; imgs

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MATLAB |イメージ検索| SIFT | HASH

私はこのペーパーを実装しようとしていましたが、http://www.yugangjiang.info/publication/TMM_queryadaptivesearch.pdfがMATLABにあり、MATLABに関する非常に基本的な知識があります。ハッシュコードのハミング距離を計算して類似点がある場合、ハッシュを作成してデータベースに保存し、異なるイメージを検索します。私はインターネットで

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opencv 2.4でSIFTを使うにはどうすればいいですか

SIFTを使いたいです。私はすでにこのコードを試してみた： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg') gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp = sift

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OpenCV Pythonで複数のクエリ画像と学習画像を照合する方法

手のジェスチャーを検出して一致させる画像処理プログラムを設計したいと思います。私が基本的に必要とするのは、照会イメージを複数の訓練されたイメージと照合し、最良のマッチを返すことです。以下のコードは、2つの片手ジェスチャーの実装です。 import cv2 as cv sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() bf = cv.BFMatcher() orig

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PointCloudライブラリ：計算がキーポイントをふるいにかける - 入力クラウドエラー

私はこのコードで入力雲の取捨選択キーポイントを計算しようとしています：それは見た目ほど #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/visualization/