은 깊이 D의 어휘 트리 분기 계수 K는 (루트 노드 제외) 노드의 수를 가져야한다 : nodes = K + K^2 + ... + K^D
nodes = (K^(D+1)-K)/(K-1)
그러나 vl_hikmeanshist은 하나의 추가 빈으로 막대 그래프를 제공합니다. 그들은 또한 그들이 "어떤 정보를 전달하지 루트를 계산하지"라고 nodes = (K^
현재 vlfeat에서 Dense SIFT를 사용하고 있습니다. 하지만 코드에서 하나의 키포인트 & 디스크립터 만 있습니다. 그러나 반환 된 키포인트의 수는 많았습니다. 모든 키포인트 & 설명자를 추출하는 방법 또한 기술자는 단일 값이고는 X의 N. 128 다음과 같은 코드가 될 것이다. vlkeypoints 크기는 하나뿐입니다. 모든 키포인트를 추출하는 방
나는 (순진한) 질문이 있는데, 나는이 부분을 명확히하고 싶었다. 그래서 한 이미지에 dsift을 가져 가면 일반적으로 128xn matrix이 표시됩니다. 그 n 값은 다른 이미지에서 항상 같지는 않습니다. 이미지 1은 128x10 matrix이되고 이미지 2는 128x18 matrix이됩니다. 나는 이것이 왜 일어나는 지 잘 모르겠습니다. 필자는 128
매트릭스 데이터 집합이 dt = 64x150이라고 가정하면 클러스터에 64dim 행렬이 있다고 가정합니다. vl_feat의 라이브러리로부터 kmeans 기능을 사용 , 나는 20 centrers 내 데이터 집합을 클러스터합니다 [centers, assignments] = vl_kmeans(dt, 20);
centers는 64x20 행렬이다. assign
내 컴퓨터 비전 코스에서는 vlfeat를 사용하여 이미지 위에 SIFT 및 SIZE를 수행합니다. 몇 가지 데이터 조작을 수행 한 다음 svmtrain 함수를 사용하여 SVS를 교육하기 위해 libsvm을 사용하고자합니다. 내 문제는 libsvm이 vl_svmtrain에 액세스하려고한다는 오류가 발생한다는 것입니다. 링커에 문제가 있습니까? 아니면 libs
Vlfeat.org의 Sift 구현을 사용하고 있습니다. 그것은 기능을 파일에 저장해야하는 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다. def process_image(imagename,resultname,params="--edge-thresh 10 --peak-thresh 5"):
""" process an image and save the results in
을 위해 내가 MATLAB에서 VL_SLIC 기능을 사용하고 난 여기 함수에 대한 자습서 다음 오전 : im = imread('slic_image.jpg');
regionSize = 10 ;
regularizer = 10;
vl_setup;
segments = vl_slic(single(im), regionSize, regularizer);
ims
우분투 14.04에서 옥타브 용 Vlfeat 지원을 설치하려고합니다. 다음 링크의 지침을 따르고 있습니다 : http://www.vlfeat.org/install-octave.html. 나는이 극복하기 위해 관리하는 일이
Detected compiler: gcc 40800
MATLAB 2014a or greater detected
k- 평균을 사용하여 데이터를 클러스터링하고 있지만 표준 알고리즘을 사용하지 않고 있습니다. 샘플 알고리즘을 가속화하기 위해 ANN (approximated nearest neighbors) 센터 비교. 이 코드를 클러스터 된 '이 trainDescriptors'를 변수를 실행할 때, 지금 [clusterCenters, trainAssignments] =
내시경 카메라로 찍은 이미지 쌍 사이의 기능을 일치 시키려고합니다. 오버랩이 여전히 상당히 높더라도 이미지가 변환 될 때 일치하는 기능의 수가 매우 낮습니다. 질문 의 부부는 기능 매칭이 낮은 수는 이미지에 존재하는 비네팅에서 올 수 있을까요? (SIFT 디스크립터는 그래디언트를 설명하고, 일정한 비네트 그래디언트가있는 경우 디스크립터가 손상됩니까?) 카메