orb

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OpenCV의 3.2 나가서 설명하자면 NameError : 글로벌 이름이 'FLANN_INDEX_LSH'

나는 현재 플란넬과 ORB를 구현하기 위해 노력하고 정의되지 않은, 내가 설명서를 읽고 그리고 플란넬과 ORB를 사용할 때 사용 할 필요가 있다고 말했다 : index_params= dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH, table_number = 6, # 12 key_size = 12, # 20

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OpenCV Cuda ORB 기능 감지기 사용

설정된 ROI 내에서 감지 된 기능을 모니터링 할 수있는 이미지를 수신하는 응용 프로그램이 있습니다. 이것은 ORB 검출기를 사용하여 수행됩니다. 첫 번째 이미지에서는 탐지기를 사용하여 주어진 ROI에 대한 "참조"키포인트와 설명자를 찾습니다. 이후 이미지의 경우 동일한 ROI에 대해 "테스트"키포인트와 설명자를 찾습니다. 그런 다음 knn 정규 표현식을

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ORB/BFMatcher - 왜 norm_hamming 거리입니까?

ORB의 OpenCV 구현을 BFMatcher와 함께 사용하고 있습니다. OpenCV는 NORM_HAMMING should be used with ORB이라고 말합니다. 왜 이런가요? norm_hamming은 유클리드 거리, norm_l1 등과 같은 다른 방법을 제공합니다.

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opencv (파이썬)를 사용할 때 "orb.detectAndCompute"오류가 발생했습니다.

ORB를 사용하여 이전에 생성 된 스펙트로 그램의 키포인트와 설명자를 찾으려고합니다. I 오류 얻고있다, 그러나 start = time.time() x = 1 img = range(101) imgname = range(101) # Directory Images os.chdir("/home/undead/Documents/TempSongSpectro

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OpenCV의 - 사용 플란넬 ORB 기술자와 내가 무력보다 더 빠른 방법으로 기능 설명과 일치하는 플란넬를 사용하는 것을 시도하고있다 <p>OpenCV의 3.2</p>을 사용하고 기능

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) {

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이미지 호모 그래피에 Orb 검출기를 어떻게 사용합니까? <a href="https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_feature_homography/py_feature_homography.html" rel="nofollow noreferrer">SIFT Refrence</a></p> <p>링크 된 예는 FlannBasedMatcher를 사용

나는 유사 감지기를 선별 사용하고 여기에 예를 들어,에, 발견 된 이미지 주위에 경계 상자를 그릴 구 탐지기를 사용하고자하고있다. 내 코드는 BFMatcher를 사용합니다. 나는 사용 된 Matcher에서 아무런 선호도가 없다. MIN_MATCH_COUNT = 10 img1 = cv2.imread('box.png',0) img2 =

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OpenCv 3.2와 함께 ORB, Fast, Brsik과 같은 기능 설명자를 사용합니다.

저는 OpenCV에 새로 입문했습니다. 그림에서 객체를 검색하기 위해 this tutorial을 따라 갔고 코드를 성공적으로 실행할 수있었습니다. 내가 검색하는 동안 , 나는 기능 매칭을위한 more options (예를 들어, Fast, ORB 또는 BRISK)이있는 것을 보았다. 그래서 SURF과 다른 설명자를 사용하기로했습니다. 하지만 문제가 있습니다

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cvbridge를 사용할 때 ORB와 호환되는 이미지 인코딩 C++

ROS 게시자 노드에서 이미지를 수신하고 있습니다. 구독자 노드는 이미지를 수신하고 cvbridge를 사용하여 MONO8 인코딩을 사용하여 Mat 객체로 변환합니다. 그런 다음 ORB 기능 감지기가이 이미지의 기능을 감지합니다. 그러나 문제는 ORB가 어떤 것도 감지하지 못한다는 것입니다. 동일한 코드가 imread 명령을 사용하여 메모리에서 동일한 이미지

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일치 항목의 등록 정확도 얻기

정상적인 ORB 애플리케이션이 있습니다. 내 동성의 정확성을 찾는 방법이 없으므로 성냥의 정확성을 찾으려고 노력하고 있습니다. 올바른 방법은 무엇입니까? 내 코드에서 분명히 특이 값을 제거한 후에는 raw_matches에 있습니다. 나는 비율 테스트를 한 후에 좋은 경기를 얻고 그 경기의 정확성을 찾기를 원합니다. 코드 : (오류가 두 이미지에 존재한다는

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orb opencv 변수 입력

opencv를 처음 사용하며 파이썬 인터페이스에서 ORB 알고리즘을 사용하여 제스처 이미지의 키포인트를 추출하려고합니다. 이미지 입력은 바이너리이며 많은 곡률을 가지고 있습니다. 따라서 ORB는 키포인트로서 너무 많은 포인트를 제공합니다 (실제로는 그렇지 않습니다). ORB 알고리즘의 임계 값을 증가시켜 unnesessary 포인트가 감지되지 않게하려고합니