바이너리 설명자에 대해 읽었지 만 어떻게 작동하는지 이해할 수 없습니다. 지금까지 나는 동기 부여가 매우 빨리 계산되고 매치 될 수있는 디스크립터를 생성하는 것이라고 이해했다. n 쌍의 점을 샘플링하고, n 개의 위치 쌍 각각에서 강도를 비교하고 길이가 n 인 벡터를 구성합니다. 그런 다음 해머 거리를 두 패치 설명 자 사이의 유사성 척도로 사용합니다. 두
다음과 같은 방법으로 OpenCV에서 DescriptorMatchers 중 하나와 함께 사용할 수있는 설명자를 OpenCV에서 만드는 방법은 무엇입니까? cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_L2, false);
std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher.match(descriptors_1, descrip
이미 계산 된 두 디스크립터 사이의 거리 (유클리드 또는 해밍)를 계산하려고합니다. 문제는 정규 표현식을 사용하고 싶지 않다는 것입니다. 두 디스크립터 사이의 거리를 계산하기 원합니다. 사이 Mat descriptors1;
Mat descriptors2;
와 (I 이진 디스크립터를 사용하고 있기 때문에, 바람직하게는 해밍 거리) 지금은 단지 거리를 계
무작위 OpenCV 디스크립터 추출기로 생성 된 디스크립터 행렬을 데이터베이스 엔티티로 저장하려고합니다. 가정 내림차순 내가 Mat desc = new Mat(numberOfRows * numberOfCols * numberOfChannels, 1, type);
/* I stored number of rows and number of cols and ty
opencv 2.4.8을 사용하고 있습니다. 같은 구를 선언 : int patchSize = 31;
ORB orb(1000,1.0f,1,patchSize,0,2,ORB::HARRIS_SCORE,patchSize);
패치 크기 (patchsize-1) 키포인트 주위/2 공간이 있어야한다는 것을 의미하지 않는다? 수직 및 수평으로 15 픽셀 여백이있는 좌
다음과 같이 CPU 버전을 사용했습니다. vector<float> descriptors;
cv::HOGDescriptor hog(cv::Size(24,32),cv::Size(12,12),cv::Size(4,4),cv::Size(6,6),6);
hog.compute(img, descriptors,cv::Size(8,8), cv::Size(0,0));
개체 검색을 위해 this tutorial을 따르려고하지만 시작 부분에 멈추었습니다. 는 지금까지 내 코드는 다음과 같습니다 #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string
OpenCV에서 주어진 KeyPoint에 대한 설명자를 얻는 방법을 이해하려고합니다. 지금까지 내 코드는 다음과 같습니다 : #include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
typedef cv::Mat Image;
int main(int argc, const char * argv[])
{
Ima
하였습니다. // Ratio to the second neighbor to consider a good match.
#define RATIO 0.75
void matchFeatures(const cv::Mat &query, const cv::Mat &target,
std::vector<cv::DMatch> &goodMatches) {