데이터 집합에 대한 알고리즘 학습 기계에서 일하고 있습니다. here. 데이터 열이 26 개 있습니다. 그것의 대부분은 무의미합니다. 흥미로운 기능을 효과적으로 신속하게 결정할 수있는 방법 - 특정 URL이 임시 또는 상록인지 여부 (데이터 집합의 종속 변수)가 어떤 점에서 다른 방식으로 알려줍니까? 지능적이고 프로그래밍 방식의 Scikit이이를 수행하는
OpenCV SURFDetector를 사용하여 이미지의 키포인트를 검색하고 있습니다. 내 프로그램에서 사용자에게 트랙 바를 사용하여 minHessian의 값을 설정할 기회를주고 싶지만 이것은 내가 hessian 값의 범위를 알아야한다는 것을 의미합니다. 이 임계 값을 높게 설정할수록 내가 얻는 키포인트가 적어지고 그 반대도 마찬가지라는 것을 알고 있습니다.
호그 기능을 시각화하기 위해 How are HoG features represented graphically? 코드를 찾았습니다. 이 http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/index.html, visualizeHOG.m와 (코드는 MIT 라이센스하에 출시 이하) 입니다 HOGpicture.m에이 개 파일에 의해 이루어집니다
우선, 내 질문을 읽어 주셔서 감사합니다. 나는 컴퓨터 비전 초보자입니다. 많이 읽었지만 해결책을 찾지 못했습니다. 이미지가있어서 로고/로고를 감지하고 싶습니다. 또한 로고가 다른 이미지가 전체적으로 포함되어 있습니다. 로고가 들어간 이미지는 없습니다. 전체 (수천) 개의 교육 세트 (알려진 로고가 설정된 경우)에서 이미지의 로고/로고를 감지하는 방법에 대
해리스 코너 감지기를 사용하여 피쳐 포인트를 플롯 한 이미지 (.fig)를 저장 한 다음 두 번째 이미지에 피쳐 포인트를 매핑하고 표시된 이미지와 비교하여 표시하려고합니다 일치하는 특징점. 이 문제를 해결하는 방법에 대한 도움을 받고 싶습니다. "-> 다른 이름으로 저장 파일"옵션이 그려진 된 I1 = rgb2gray(imread('/home/colin
실내 로컬라이제이션 기능에 대한 내 논문 프로젝트에서 작업하고 있지만 객체 감지 및 추적과 관련하여 아무런 문제가 없습니다. MATLAB 2012a를 사용하고 있지만 프로그램의 이전 버전 때문에 코드의 일부 기능이 작동하지 않습니다. 조언 좀 해 주시겠습니까? 특히 나는 showMatchedFeatures 및 estimateGeometricTransform
저는 현재 컴퓨터 비전 배정을위한 파노라마 스티처를 구현하고 있으며, 두 번째로 우수한 비율 테스트 (Lowe의 SIFT 논문에 설명되어 있음)에 대한 질문이 있습니다. 관심 지점/설명자가 각 이미지에 대해 계산 된 후에해야 할 일에 대한 나의 이해는 다음과 같습니다. 이미지 1의 각 설명자에 대해 이미지 2에서 가장 가까운 설명자가 2 개 발견됩니다. 가
2D 이미지 안에 코 포인트 랜드 마크를 찾으려고합니다. 100 % 정확하지는 않지만 첫 번째 방법으로는 완전히 만족합니다. vector<Rect> noses;
vector<Rect> faces;
vector<Rect> eyes;
Mat frame_gray;
Mat matched_frame; //frame with matched face
Mat g
오브젝트 감지를 사용하여 비디오 피드 내의 포스트잇 노트를 인식하려고합니다. 나는 탐지를 위해 emguCV를 사용하고있다. 모양 감지 방식을 사용했지만 포스트잇을 인식 할 수 없었습니다. 손가락으로 정점을 가리고 있기 때문에 공중에 올려 놓았 기 때문일 수 있습니다. SURF 감지 기능을 사용해 보았지만 정사각형이므로 눈에 띄는 특징이 없기 때문에 동작하지