sift

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我试图识别打开的简历，但我有一些问题。首先，我想要认识颜色（心，钻石，黑桃或俱乐部）。我盯着红色。所以我检测颜色，并切割钻石或心脏，并尝试认识筛选 - 我选择良好的比赛和匹配的颜色，将有更多的（我敢肯定它的愚蠢，但我没有任何想法如何做到这一点）。我得到结果就像一个如下：这是我的匹配函数的代码： def match(img, models): goods = [] for name, valu

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使用vl_feat工具箱的特征提取

imshow(imread(a)); img = single(imread(a)); [f,d] = vl_phow(img); perm = randperm(size(f,2)) ; s = perm(1:50) h1= vl_plotframe(f(:,s)); h2= vl_plotframe(f(:,s)); set(h1,'color','k','linewidth',

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1500图像的SIFT特征提取

我必须提取包含1500个图像的数据集的筛选特征，稍后将使用Bag of Words。例如，一张图像上的结果具有需要MB内存的3168个功能。只保存所有功能的方式？由于每幅图像都会产生[帧，描述符]的不同尺寸，因此保存结果的好方法是什么？

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PCA如何用于SIFT或VLAD载体？

我正在阅读大量关于VLAD和Fisher Vectors（FV）的论文。特别是，在this论文中（并且基本上每篇论文都在讨论该主题），作者使用PCA来降低SIFT，VLAD和FV的尺寸。但是，据我所知，PCA涉及计算协方差矩阵的特征值，并且我们可以只计算矩阵的特征值。现在，假设我们想要为1M SIFT向量计算PCA。我们如何计算1Mx128矩阵上的PCA？我对的理解是SVD是一种选择，但是我

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cv :: Mat内存即使在调用release（）后也不会释放？

我写了一个方法，其中图像描述符（如OpenCV SIFT或VLFeat Dense SI FT）计算一组图像的描述符（保存在std::vector<std::string> files中）。通过ComputeDescriptors(image, descriptorMatrix)调用描述符，其中它填充descriptorMatrix，其描述符计算自。然后我随机选择samples（通常为50）描述

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什么是使用SIFT的最佳格式？

是否有使用与JPEG，PNG或PGM图像SIFT在精度和速度方面有什么区别？显然假设相同的图像大小。

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不懂SIFT算法

SIFT算法有几点疑惑：首先，为什么在缩放空间下采样？二，为什么选择具有尺度不变性的关键点？我希望你能给出更详细的解释！谢谢！。。

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OpenCV捕捉到网格的角落

我想要一个像素化的图像，并使其看起来更像一个cad绘图/蓝图。这里是源图像：我使用python和OpenCV 2.到目前为止，我能够找到使用Harris角检测一些角落，但我打我的OpenCV的知识限制。这里是什么输出会是什么样子的例子：主要目标： 90°角的行是唯一的垂直或水平（源图像稍微偏斜）到目前为止，这里是一个什么似乎是工作ISH（蟒蛇）概述： points = cv2.corn

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检测图片上的多个对象

我写了一个小脚本，可以通过SIFT descriptors method查找全局图片中的对象。但是我对同一张图片中的多个检测结果有疑问。我有这样的全球图景：我有这样的模板：我的脚本是这样的： import numpy as np import cv2 ######################### # SIFT descriptors part # ##############

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图片分析：筛选/哈里斯/仿射/ RANSAC

我不确定这是否属于正确问题的标准，但我仍想给它一个镜头。我正在寻找一个库或函数，它采用[number_of_keypoints] [feature_0 ... feature_127]文件（或矩阵）形式的两个SIFT描述符 - 表示每个文件128个特征，并允许比较图像（我正在使用harris-affine alg。来提取它们：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/res