surf

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저는 CUDA 및 TBB를 지원하는 소스에서 openCV 3.0 알파 버전을 제작했습니다. 이제는 SURF 알고리즘을 사용하여 피쳐 탐지 및 피쳐 매칭을 수행하려고합니다. SurfFeatureDetector는 포함 파일 opencv2/비 자유/features2d.hpp & opencv2/비 자유/features2d.hpp 에 존재하지만 모듈 비 자유는 Op

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3.0.0

시스템 - OpenCV의 내가 OpenCV의 구축 12 2013 윈도우 8.1 64 비트 컴퓨터 OpenCV의 3.0.0 Visual Studio에서 SurfFeatureDetector를 사용 할 수 없습니다 contrib 모듈과 함께 3.0.0. 그러나이 코드를 컴파일하면 오류가 발생합니다. #include <OpenNI.h> //used for

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Features2d + Homography가 적절한 결과를 제공하지 않습니다.

SurfFeatureDetect 및 FLANN 매처를 사용하여 개체를 검색하려고합니다. 그러나 코드는 이미지를 정확하게 감지 할 수 없습니다. 결과를 그림 형식으로 게시했습니다. 여기에 아주 흔한 장애이다 OpenCV의 튜토리얼 website int main(int argc, char** argv){ if (argc != 3){ readme(); ret

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은 우분투에 nonfree openCV 2.4.10을 포함합니다

나는이 link을 사용하여 우분투에 OpenCV를 설치했으며 SURF 기술자를 사용하려고합니다. 나는 그들이 nonfree 모듈로 이러한 유형의 디스크립터의 위치를 변경 했으므로 다음과 같은 내용을 포함해야한다고 생각했다. #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp". 컴파일 타임에이 오류가 발생하는 문제는 다음과 같습니다

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opencv의 SURF 감지 키포인트를 호출 할 때 Python 2.7 인터프리터가 종료됩니다.

SURF를 사용하여 이미지의 키포인트와 기능을 계산하려고합니다. 파이썬 2.7에 대해 다음 스크립트를 썼다 : import cv2 # load image and conver to grayscale ima=cv2.imread('image.png') ima2 = cv2.cvtColor(ima, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # create ob

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MATLAB에서 이미지 (프레임)의 ROI의 SURF 특징을 자동으로 감지하는 방법은 무엇입니까?

나는이 작품에서 경로의 장애물을 감지하는 비디오의 프레임을 비교하고 싶다. 각 프레임의 특징을 감지하는 DetectSURFFeature를 사용 하나, 장애물 감지를위한 이미지의 관심 영역 (ROI)의 특징을 추출해야한다. MATLAB 2013a를 사용하고 있습니다. 이 코드는 MATLAB 2014b에 있습니다. 프레임의 크기는 1200 X 900이며 ROI

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k-means 클러스터링에서 반복의 최대 값을 변경하면 어떤 영향이 있습니까?

Matlab에서 Bag of Features를 사용하여 3913 개의 이미지와 k = 450의 SURF 피처를 만드는 비주얼 코드북을 만들었습니다. SVM 분류기를 시각적 코드북으로 교육 한 다음 비디오 프레임을 분류하여 인간을 탐지합니다. 내가 사용하고있는 비디오는 공중 전용입니다. 최대 반복 횟수는 기본적으로 100이지만 코드를 실행하면 Matlab에서

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클러스터링 기능 공간 - Adaptive MeanShift가있는 SURF 설명자

인터넷에서 아무 것도 찾지 못했습니다. Mean Shift algo를 사용하여 최근에 (SIFT/SURF에서와 같은) 특징 공간 디스크립터를 클러스터링하는 일부 논문이있었습니다. 누구나 SURF 디스크립터를 실제로 클러스터링하기 위해 링크 또는 코드/라이브러리/팁이 있습니까? (Matlab/C++) 나는 1D Mean-Shift (점의 위치에 완벽하게 작용

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Python의 웹캠에서 라이브 스트리밍을위한 OpenCV SURF

나는 주어진 이미지에서 템플릿을 탐지 할 python을 사용하여 opencv에서 서핑 구현 작업을하고 있습니다. 나는 연결된 웹캠에서 비디오 캡처를 가져 와서 이미지로 변환 한 다음 서핑을 적용하도록 코드를 수정했습니다. 다음은 수정 된 코드입니다. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)

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opencv에서 일치하는 kepoints의 크기를 비교하는 방법

opencv에서 SURF 감지기와 비교 이미지를 비교할 것입니다. 이 작업을 위해서는 키포인트의 크기와 방향을 비교해야합니다. 예를 들어 첫 번째 이미지와 일치하는 키포인트보다 큰 두 번째 이미지의 키포인트를 추출해야합니다. (keypoint 1.size> keypoint 2.size). 질문 : opencv에서 일치하는 키포인트의 크기를 추출하는 방법은