파이썬에서 이미지의 SIFT 기능을 감지하기 위해 프로그램을 실행하려고 시도했지만 정기적으로 "Segmentation fault (core dumped)"라는 오류 메시지가 나타납니다. 코드 내 조각 : # -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import c
SIFT와 SURF 디스크립터를 연결하여 더 나은 정확도를 얻었 으면 SIFT와 SURF의 열 수가 같아야합니다. 그래서 128 비트의 SURF 디스크립터를 코딩하고 싶기 때문에 "확장 된"옵션을 사용해야합니다. extractor2.compute(img, keypoints_4, descriptors2); 하지만이 할 : 다음 SurfFeatureDetect
FLANN 기반 Matcher 알고리즘 : http://docs.opencv.org/trunk/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html을 사용하여 감지 피쳐 키포프를 인쇄하려고합니다. 검색이 제대로 작동하고 빨간색 (all) 및 녹색 (good)의 키포인트를 자습서로 표시합니다. 두 번째 이미지 (장면)의 'kp2'라는 이름의 좌표 (x,
OpenCV에서 SIFT를 사용할 때 각 키포인트의 크기가 다르다는 것을 알았습니다. 점도 동일한 옥타브/레이어에 속해 있습니다. SIFT에 대한 나의 이해에서, 크기는 주각을 계산하기 위해 이웃 지역을 도는 데 사용 된 반경 또는 직경을 나타냅니다. 일반적으로 현재 핵심 지점의 규모와 관련이 있습니다. 따라서 두 가지 요점이 같은 규모에 속하면 크기가 다
ARkit의 원시 특징 점을 얻고 싶습니다.이 API는 희소 점 구름을 노출합니다 : https://developer.apple.com/documentation/arkit/arframe/2887449-rawfeaturepoints을 입력하고 vector_float3의 목록으로 출력합니다. 또한이 포인트 구름 좌표 각각에 특징점 벡터 표현을 사용하고 싶습니다
5 가지 가장 비슷한 이미지를 입력 이미지와 비교하고 싶습니다. 이렇게하려면 SIFT (VLFeat library)를 사용하여 각각의 설명자를 비교하는 것이 좋습니다. 그래서 vl_ubcmatch (doc here) 방법을 사용하여 이미지 간의 유사성 측정 값을 계산합니다. 이 코드입니다 : 당신이 코드에서 볼 수 있듯이, 내가 유사성의 척도로 평균을 사용
먼저 서핑 기능을 추출하여 클러스터링에 사용하는 것이 사실입니까? 유사한 객체를 이미지에 포함 시키려고합니까? (각 이미지는 하나의 객체를 포함합니다) 그렇다면 어떻게 가능합니까? 는이 같은 기능을 추출 : I = imread('cameraman.tif');
points = detectSURFFeatures(I);
[features, valid_poin
SIFT와 SVM을 사용하여 이미지를 두 클래스로 나눕니다. 은과 결함입니다. 이미지 유형에 따라 5 ~ 100 개의 SIFT 설명자를 추출 할 수 있습니다. 다음은 지금까지 다음 한 단계는 다음과 같습니다 추출 (의 변수 번호) 이미지에서 기능을 SIFT는; 모든 이미지에서 일정한 수의 벡터 (K-Means center)를 갖기 위해 K-Means 클러스