surf (v, i, flag)를 사용하여 3D 플롯을 만듭니다. 플래그는 -1과 1 중에서 선택합니다. 그런 다음 x-y보기에서 3D 그림을 봅니다. 나는 투영 된 영역을 x-y 평면으로 볼 것입니다. 플래그 값에 따라 영역이 파란색 또는 빨간색입니다. 빨간색 영역이 회색이고 파란색 영역이 흰색 인 그림을 얻는 방법을 아는 사람이 있습니까? 그리고 그림은
안녕하세요! 내 영어로 미안해. 여러 회사의 샘플 (에 탈론) 스탬프가 몇 개 있습니다. 그리고 테스트 이미지가 있습니다 -이 스탬프가 발생할 수있는 문서의 사진. 문서 또는 그 스탬프 (참조)가있는 그림이 있는지 여부를 결정하는 것이 필요합니다. 우표는 회전 할 수 있습니다. 일반적인에 탈론 (만화 캐릭터)으로 비슷한 작업을 수행하면 좋습니다. 그러나 우
난 그냥 SURF에 대해 공부하고 그 구현을 위해 가고 있지만 여전히 그것에 대해 descriptor을 사용하는 이유는 모르겠다. 약 keypoints에 대해 이해하고 있지만 그 목적은 무엇인가?하지만 우리가 왜 우리가 갈 필요가 있는지보다는 키포인트를 추출 할 때 descriptors? 그 중요성과 인식의 역할은 무엇입니까? 나는 그것을 포럼과 그물을 통
나는 가변 크기의 기능을 클러스터링하기 위해 opencv에서 BOW를 사용하고 있습니다. 그러나 한 가지는 OpenCV의의 문서에서 분명하지 않다 또한 나는이 질문에 대한 이유를 찾을 수 없습니다입니다 : 가정을 : 사전 크기 = 100 나는 특징을 계산하기 위해 서핑을 사용하여 각 이미지는 128 x 34, 128 x 63 등 가변 크기 설명자를 갖습니다
표준 베이 즈 분류기를 사용하여 객체 분류에 sift를 사용하려고합니다. 가변 크기의 각 이미지에 대한 설명자를 계산할 때 크기가 다른 여러 가지 특징 벡터가 나타납니다. 예 : Feature Size: [128 x 39]
Feature Size: [128 x 54]
Feature Size: [128 x 69]
Feature Size: [128
OpenCV에서 주어진 이미지의 SURF 기능을 감지하고 감지 된 기능을 namedWindow에 표시하는 간단한 프로그램을 작성했습니다. #include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\features2d
나는 얼굴 인식을 위해 신경망을 만들 필요가있는 프로젝트를 가지고 있습니다. 네트워크의 입력은 인식해야 할 얼굴의 특징이어야합니다. 나는 많은 것을 검색하여 Matlab의 Computer Vision Toolbox의 SURF 감지기가 얼굴의 특징을 추출하는 데 도움이 될 것으로 판단했습니다. 그러나 SURF Detector는 얼굴의 키포인트를 추출하고 각각