sift

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모듈 객체에 'DescriptorExtractor_create()'속성이 없습니다.

opencv_contrib를 올바르게 설치 한 상태에서 opencv3.1.0을 설치했지만 'DescriptorExtractor_create()'모듈에 오류가 발생하고 모든 것이 정상입니다. 제안 ??? :)

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MATLAB에서 vl_dsift을 사용하여 한 쌍의 스테레오 이미지에서 고밀도 SIFT 기능을 계산합니다. 기능의 대응은 다소 정확할 것 같습니다. 그러나 3D 구름이 평면 일 때, 모든 점의 깊이는 같고, 내 장면에서는 사실이 아니며 vl_sift을 사용할 때도 발생하지 않습니다. 잘못 갈 수있는 어떤 [fL, dL] = vl_dsift(frameLeft

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Matlab의 D-SIFER 알고리즘

this paper에 설명 된대로 D-SIFER 알고리즘의 Matlab 구현이 있습니까?

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imread OpenCV를 사용하여 이미지를 읽는 중 오류가 발생했습니다.

findHomography()를 사용하여 두 이미지를 비교하고 있습니다. 나는 서핑 및 엄밀히알고리즘을 사용하고 최신 안드로이드 아키텍처 컴파일 에서 OpenCV 3.1.0에 opencv_contrib에서 추가 모듈을 추가했습니다. ndk-build을 사용하여 라이브러리를 성공적으로 컴파일 할 수 있습니다. 문제 : LG 넥서스 5에 응용 프로그램을 실행할

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이미지 포인트 인식을위한 피쳐 벡터상의 PCA

두 이미지 사이의 포인트가 일치합니다. 나는 해리스 코너 탐지기를 통해 관심 지점을 선택하고 이러한 관심 지점의 기능에 대한 선별 기능을 사용하고 가장 가까운 이웃 비율을 통해 이러한 기능을 일치시킵니다. 이 모든 것이 Matlab에서 수행되고 있습니다. 피쳐 벡터는 매우 커서 치수를 줄이지 만 피쳐를 보존하여 피사체와 일치시킬 수 있습니다. 나는이 특징

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warpPerspective의 오류

findHomography()를 사용하여 두 이미지를 비교하고 있습니다. 나는 서핑 및 엄밀히알고리즘을 사용하고 최신 안드로이드 아키텍처 컴파일 에서 OpenCV 3.1.0에 opencv_contrib에서 추가 모듈을 추가했습니다. ndk-build을 사용하여 라이브러리를 성공적으로 컴파일 할 수 있습니다. 문제 : 장면과 컴퓨팅 warpPerspectiv

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콘텐츠 기반 이미지 검색 (CBIR) : 기능 또는 설명 자의 모음이 일치합니까?

Nearest Neighbor 문제에 대한 많은 논문을 읽었으며 무작위 kd-tree 또는 LSH와 같은 인덱싱 기술이 고차원 공간에서 작동 할 수있는 Content Based Image Retrieval (CBIR)에 성공적으로 사용 된 것으로 보입니다. 한 가지 공통적 인 실험에 SIFT 쿼리 벡터가 주어지며 데이터 세트에서 가장 유사한 SIFT 설명자

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SIFT의 최종 설명자

저는 컴퓨터 비전을 처음 접했고 SIFT라는 컴퓨터 비전 커뮤니티에서 매우 인기있는 주제를 배우기 시작했습니다. 그러나 하나의 구현 세부 사항과 혼동됩니다. 키 포인트를 찾은 후 4 개의 4 개의 로컬 히스토그램을 만들어 최종 SIFT 디스크립터로 사용해야합니다. 맞습니까? 각 로컬 막대 그래프에는 4 x 4 픽셀의 로컬 인접 영역 방향이 포함됩니다. 그래

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ucrtbase.dll : 유효하지 않은 매개 변수가 잘못된 매개 변수를 치명적인 것으로 간주하는 함수에 전달되었습니다.

현재 OpenCV를 사용하는 개인 프로젝트에서 작업 중이며 프로그램 실행 중에 몇 가지 문제가 있습니다. AKAZE + BOW 인식기 (내 문제에 대해 충분히 잘 작동하지 않는 것 같음)를 구현 한 후 SIFT (그리고 결국 SURF) 구현을 시도하고 싶었습니다. 내 프로젝트에 대한 나는 github에서 발견이 하나를 다음하고있어 제목에 명시된 바와 같이

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SIFT 스케일 매개 변수, 설명

필자는 opencv 프로젝트에서 sift 기능을 계산하려고하는데 키포인트를 감지하고 디스크립터를 계산합니다. 내가 아는 바로는 X, Y, Scale 및 Orientation이라는 4 개의 매개 변수가 있어야합니다. opencv 키포인트 구조에는 pt (X, Y 좌표)와 각도 (Orientation)가 있지만 Scale 매개 변수가 어디에 있는지 이해할 수