C++ 파일에서 C에서 VLFeat Libaries를 사용하고 싶습니다. g ++ 용 자습서는 다음과 같이 컴파일 된 기본 "Hello World"예제를 제공합니다. g++ main.cpp -o vlfeat-test -I /disk/no_backup/lesi/vlfeat-0.9.20/ -L /disk/no_backup/lesi/vlfeat-0.9.20/bi
내가 가우시안 혼합 모델 (GMM)을 훈련 VLFeat를 사용하고, 나는 다음과 같은 명령을 수동으로 메모리를 사용한다 때 만약 내가 확실하지 않다 : float *means = (float *) vl_gmm_get_means(gmm);
float *covariances = (float *) vl_gmm_get_covariances(gmm);
float
OpenCV 및 VLFeat의 SIFT 구현을 비교하려고합니다. OpenCV의에 대한 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 45 20 26 0 1 ... 동안 : 다음은 2 개 개의 다른 이미지에 대한 설명입니다 0.0391555 0 0 0.0998274 0.235747 0 0 0.0276871 0.156622 ... 공지 것을 나는 VLFeat에
이미지 폴더가 있습니다. 각 이미지에서 VLAD 피쳐를 계산하고 싶습니다. 각 이미지 위에 I 루프는로드, 다음과 같이 SIFT 기술자를 얻었다 : repo = '/media/data/images/';
filelist = dir([repo '*.jpg']);
sift_descr = {}
for i = 1:size(filelist, 1)
I
파란색과 회색 점이있는 이미지로 작업하고 있습니다. 결국이 장면이있는 데이터 세트의 모든 이미지를 인식하려고합니다. 나는 이것을 위해 SIFT를 사용하고있다. 나는 다음과 같은 키포인트를 매핑하려고 시도했다 : 생성 된 키포인트는 나에 따라 관심있는 지점에 없다. 내가 뭐 잘못하고 있니? im1 = im2single(im1) ;
im1g = rgb2gra
나는이 질문이 구약이 아니 길 바랍니다. 나는 그들 (OpenCV의, VLFeat, OpenSIFT)을 비교하기 위해 다른 구현에서 VLFeat implementation 및 SIFT 디스크립터를 사용하여 VLAD 인코더를 구현하고 있습니다. 이것은 C++에서 고성능 응용 프로그램으로 간주됩니다 (SIFT가 매우 비효율적이며, 병렬 버전을 구현하고 있음을
Here 나는 Hessian-Affine 키포인트 (그리고 SIFT 기술자와 결합 된)에 대한 구현이 없다는 것을 알았다. 내가 발견 한 구현은 this이지만 코드가 심각하게 오래되어 효율적인 구현보다 데모처럼 보입니다. Here VLFeat는 hessian-affine 감지기에 대해 말하지만이를 사용하는 기능을 찾을 수 없습니다. 또한 SIFT descr
5 가지 가장 비슷한 이미지를 입력 이미지와 비교하고 싶습니다. 이렇게하려면 SIFT (VLFeat library)를 사용하여 각각의 설명자를 비교하는 것이 좋습니다. 그래서 vl_ubcmatch (doc here) 방법을 사용하여 이미지 간의 유사성 측정 값을 계산합니다. 이 코드입니다 : 당신이 코드에서 볼 수 있듯이, 내가 유사성의 척도로 평균을 사용
VLFeat 소스 코드를 수정하려고합니다. 특히 이 파일 this에 있습니다. 그런 라이브러리의 소스 코드를 편집 한 것은 처음이므로 Hello World 인쇄와 같은 간단한 작업부터 시작했습니다! fucntion의 시작 부분에 : 나는 오류없이 (VLFEATROOT에 make와 라이브러리를 다시 컴파일 내가 rm -rf VLFEATROOT/bin 와 바이
나는 시각적 단어의 모음과 함께 장면 인식 문제를 다루고있다. 다음은 인터넷에서 채택한 코드입니다. 교육 데이터 세트에는 100 개의 이미지가있는 5 개의 클래스가 있습니다. 무작위 테스트 데이터 세트에는 5000 개의 이미지가 있습니다. 나는 훈련 세트에서 어휘를 만들어야한다는 것을 이해합니다. 하지만 테스트 데이터 집합의 어휘를 만들어야합니까? FEAT