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openCV Surf 추적기를 사용하여 두 이미지의 정확한 지점을 찾습니다. 아시다시피, Surf는 두 이미지에서 많은 기능 지점을 반환합니다. 내가하고 싶은 일은이 특징 매개 변수를 사용하여 일치하는 것이 정확히 정확한지 (진정한 긍정적 인 일치)를 찾는 것입니다. 내 응용 프로그램에서 나는 진정한 긍정적 인 일치가 필요합니다. 이러한 매개 변수는 존재

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SURF (개념)와 일치

서핑을 사용하여 n 개의 이미지를 일치시킵니다. 매칭 단계에서 특이점을 없애기 위해 기초적인 수학을 구한다. 놀랍게도 일치하는 점이 완전히 틀렸지 만 근본적인 매트릭스를 찾고 있습니다. 제 질문은 그러한 문제를 피하기 위해 사용해야하는 기준이나 통계입니다. 안부,

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OpenCV SURF, 캡쳐 된 비디오가 약간 지연되는 것은 정상입니까? 속도를 높이는 방법?

SURF와 일치하는 통신문의 속도를 높이려면 어떻게해야합니까? 제공된 샘플을 사용하여 처리를 위해 웹캠에서 컬러 이미지를 캡처했지만 속도가 확실히 향상되어야합니다. 이것이 어디에서 다루어 져야 하는가?

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이미지에서 특정 기능의 존재를 감지하는 좋은 방법

나는 비디오 채팅을 만들었지 만 평소와 같이 많은 사람들이 서비스를 남용하고 악용하는 것을 좋아합니다. 그러한 남용)는 어떠한 방식 으로든 제가 보증하는 것이 아니며 대부분의 사용자도 마찬가지입니다. 아니, 나는 chatroulette.com을 도난 당하지 않았다 :-) 솔직히, 나는 반감을 가지고 여기까지 데려왔다. 그러나 나의 질문은 기술적이고 오히려

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컴퓨터 비전 : 색상 고려 SURF (강건한 기능의 속도 향상)

SURF (Speeded Up Robust Features) 컴퓨터 시각화 알고리즘을 향상시켜 균등하게 분포 된 모양의 대상을 다른 색상으로 구분할 수 있습니까? 나는 서피스를 향상 시키려고하는 연구 논문이나 다른 자료를 찾고있어 같은 물체를 다른 색깔로 구별 할 수있다.

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OpenCV의 SURF 비교 설명

Folowing 조각은 SURF를 사용하는 데모입니다 OpenCV의 find_obj.cpp,이 에게 double compareSURFDescriptors(const float* d1, const float* d2, double best, int length) { double total_cost = 0; assert(length %

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SIFT/SURF에서 얻은 가장 중요한 피쳐 검색

SURF를 사용하여 이미지의 피쳐를 추출하고 다른 피사체와 일치시킵니다. 문제는 일부 이미지의 크롤링 속도가 느려지는 20000 개 이상의 기능이 있다는 것입니다. 그 중에서 가장 중요한 기능 만 추출 할 수있는 방법이 있습니까? 이미지에 대해 MSER을 계산하고 해당 영역 내에있는 기능 만 사용하려고했습니다. 저에게 매칭 품질에 부정적인 영향을 미치지 않

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SIFT 및 SURF 구현 라이브러리

내 last question에 MATLAB 소스 코드에서 SIFT 및 SURF 구현에 대해 물었고 여러 링크가 수신되었습니다. 모두에게 감사드립니다. 이제 다른 질문이 있습니다. 이러한 SIFT 구현은 우리가 사용하고있는 라이브러리와 같습니다 (예를 들어 C++ 프로그래밍을 코딩 할 때 iostream 라이브러리를 포함하지만 해당 라이브러리 안에있는 코드는

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SURF + LSH - OpenCV - 동일한 페이지 스캔을 감지합니다.

OpenCV를 사용 중이며 책 페이지 스캔이 이미 수행 된 시점을 인식하려고합니다. 나는 이미 this post을 보았지만 충분히 도와주지는 못했다. 현재 입력 이미지와 지금까지 스캔 한 다른 모든 페이지 간의 1 : N 서핑을 계산하고 있습니다. 이 방법은 전체 이미지가 아니라 텍스트를 포함하는 192x192 제곱을 찍는 것만으로도 잘 작동합니다.이 이미

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Homography/Emliers CV/SURF in C#

C#에서 호모 그래피 또는 다른 방법을 사용하여 일치하는 키 포인트의 inliers/outliers를 얻으려면 어떻게해야합니까? http://www.emgu.com/wiki/index.php/SURF_feature_detector_in_CSharp에서 제공되는 SURF 예제 작업 중입니다. 내가 찾은 성격이 있습니다. 코드는 HomographyMatrix