대체로 텍스트 (회전 및 크기 조정 가능)로 구성된 이미지에 적합한 feature extraction 알고리즘은 무엇입니까? 예를 들어 문서를 스캔하고 문서에서 기능을 추출한 다음 책상의 비디오에있는 프레임의 기능과 일치시켜 문서가 책상에 앉아있는 시간을 찾습니다. 더 정확하게 말하자면, 나는 많은 특징 추출 알고리즘이 존재한다는 것을 알고 있지만 이미지의
저는 인공 지능에 점점 관심이 많았지 만, 저는 여전히 Windows API의 기초를 배우고 있습니다. 나의 현재 목표는 을 호출하여 PrtSc가 눌러 진 것을 시뮬레이트하는 c++ 프로세스를 만드는 것입니다 (화면 인쇄 버튼). 이것은 현재 프로그램이 사람의 것으로 보이는 화면의 한 프레임을 볼 수있게 할 수 있다고 생각할 수있는 유일한 방법입니다. 간단
나는 감지하고 내가 정면에서 얼굴 특징 검출을 완료 한 는, 중립 식, 좋은 조명 조건이 OpenCV의 비올라 - 존스 얼굴과를 사용하여 포즈 2 차원 영상에 입술과 눈의 모서리를 추적 할 특징 지점 탐지기. 나는 haarcascade_frontalface_alt, haarcascade_eye, haarcascade_mcs_mouth xml 파일에 Ca
이미지 (또는 이미지의 일부)가 포함되어있는 경우 사진을 체크인하기 위해 OpenCV (C++ 용)의 BRISK 구현을 사용하려고합니다. 예를 들어, 사진을 만들고이를 데이터베이스의 이미지 세트와 비교하려고합니다. 그리고 가장 적합한 이미지 (또는 모든 이미지가 충분하지 않은 경우 오류 메시지)를 선택하고 싶습니다. 그래서 지금은 OpenCV를 테스트하고
나는 마커리스 상대 포즈 추정이 필요한 uni 프로젝트를 진행 중이다. 이렇게하려면 두 개의 이미지를 가져 와서 그림의 특정 위치에서 n 개의 피쳐를 찾습니다. 이 점들에서 나는 거리에 포함될 때 카메라의 새로운 포지션을 추정하는 데 사용될 수있는이 점들 사이의 벡터를 찾을 수 있습니다. 프로젝트는 모바일 장치에서 탈피 가능해야 알고리즘이 효율적이어야합니다
BOW (단어 봉지)를해야하지만 설명 된 키포인트 만 있습니다. 그래서 지금 cv::BOWKMeansTrainer bowtrainerCN(numCenters); //num clusters
bowtrainerCN.add(allDescriptors);
cv::Mat vocabularyCN = bowtrainerCN.cluster();
나는 할당을 할 필
저는 Open CV가있는 Marker less augmented reality 프로젝트를 진행하고 있습니다. 현재 나는 탐지기 기능에 ORB를 사용하고 있으며 3D 객체를 보강하고 있습니다. 지금까지 모델은 잘 보강되었지만 기능 보강은 예상대로 부드럽지 않습니다. Augmented 3D 모델은 지저분합니다. 프레임 간의 부드러운 카메라 자세 추정을 가능하게
나는 128 차원 디스크립터와 기능 일치를 수행하는 코드를 작업 중이다. 이미지의 모든 설명자는 std :: vector에 저장되며, InterestPoint에는 설명자 벡터 인 * double desc 멤버가 포함됩니다. * 어떻게 지금과이 플란넬 :: 매트릭스를 채울 수 std::vector<InterestPoint> ip1;
//processing
검은 색 직사각형이있는 A4 용지가 있습니다. 나는 이미지를 스캔하고 템플릿 매칭과 같은 몇 가지 기본적인 OpenCV 기능을 사용하려고 시도하지만 스캐너 또는 용지에 넣을 때 언젠가 회전하는 이미지를 보게된다. 그래서 템플릿 매칭이 작동하지 않을 것이다. 이미지 처리가 새로워졌습니다. 제 문제를 해결하기 위해 단계별로 나에게 보여줄 수 있기를 바랍니다.
OpenCV를 사용하여 객체를 감지하는 작업을 수행하려고합니다. 하지만 저를 혼란스럽게합니다. 캠 시프트 및 칼만 필터와 같은 알고리즘을 예측하는 알고리즘 &은 추적 작업을 수행 할 수 있지만 SURF 매칭 방법도이를 수행 할 수 있습니다. 나는 두 가지 접근 방식의 차이를 이해하지 못합니다. 나는 feature2d (SURF가 사용됨)와 motion_an