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我希望能够在OpenCV中获得SURF特征之间的距离。我使用HDBSCAN通过对要求计算SURF描述符之间距离的要素进行聚类来匹配图像中对象的多个实例。我知道像FLANN和Brute Force Matcher这样的算法必须计算这样的距离，但是在查看OpenCV代码后，我无法了解它们是如何做到的。有谁知道如何去做？

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加入SurfFeatureDetector之后，节目给错误

我使用opencv 3.3.0 我的代码是 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/features2d.hpp" #includ

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SVM响应问题opencv

我正在研究乳腺癌检测系统并使用miniMias数据集。我在最后一步，我从ROI和不同ROI提取SIFT，SURF功能我有不同数量的功能，所以我得到了不同数量的描述。我在做什么？发现至少SIFT，SURF数描述所有数据集（这样的训练数据大小相同）的。在单个矢量（首先筛选然后冲浪）中插入两个SIFT，SURF描述符（起始索引到最小长度）。所以，这就是我想过去功能SVM，但我没有得到的测试数据所

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Python的 - 显示与原来的颜色

在回答this question的形象，我想在其原来的颜色来显示图像，因此从这一行的代码删除gray参数： plt.imshow(im_out, 'gray') 做当但是，我得到的图像显示黄色和紫色的颜色，而不是图像的原始颜色。我应该怎么做才能以原始颜色显示图像？谢谢。编辑1我碰到this tutorial，看来，我应该使用： plt.imshow(cv2.cvtColor(im_out

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使用opencv在关键点匹配算法中找到输入图像中的像素坐标？

我想找出输入图像中给定的图像......首先，我使用了使用opencv的模板匹配，但它没有给出正确的结果。所以我转向使用SIFT与opencv进行关键点匹配。但我无法在输入图像中找到像素位置。有人请帮助我我正在寻找无处不在，但无法解决我的问题

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如何以imageSet或imageDataStore的形式向MATLAB中的BagOfFeatures（）函数提供输入？

我想使用MATLAB的bagOfFeatures（）函数。但它需要以imageSet或imageDataStore的形式输入。我想运行的代码如下： Dataset = 'D:\dsktop\kinect_leap_dataset\acquisitions'; thresh1 = 0; thresh2 = 20; k = dir(fullfile(Dataset,'\P*\G*\*_dept

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SURF与哈希

我想问你，如果我可以使用散列技术与SURF算法，我做了一个程序，通过匹配测试图像与保存的图像数据集进行人脸识别。我使用了Accord.net，并且通过这个库的BOW制作了一些功能，然后我做了ID3决策树和KNN，但是两种方式的结果都不是很好，我问我是否可以使用哈希技术来快速创建和更好的结果，否则这将不可行？这是BOW private void button2_Click(object

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Python opencv 3 SIFT特征提取

我想改变下面两个写在opencv 2.3中的命令。 fea_det=cv2.FeatureDetector_create("SIFT") des_ext=cv2.DescriptorExtractor_create("SIFT") OpenCV中3，我知道有是创建一个SIFT命令，所以 fea_det=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 但我应该使用des_ext

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界定表面沿z

而言不只是我有三个不同的表面和我想显示他们都在一个身影。问题是，我有一个用z表示的曲面（意思是我得到了x和y值以及一个指定每个组合的z值的网格），还有两个是用X。这意味着对于一个x，y对存在各种z值。我的想法是： figure surf(x,y,zgrid) hold on surf(x,ygrid,z) surf(x,ygrid2,z) hold off 我希望MATLAB会自

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MATLAB |图片搜索| SIFT | HASH

我试图实现这个文件，http://www.yugangjiang.info/publication/TMM_queryadaptivesearch.pdf在MATLAB中，我对MATLAB有非常基础的知识。我需要做的是从图像（SIFT），创建一个哈希值，将其存储在数据库中，搜索不同的图像，如果有任何通过计算散列码汉明距离相似特征提取。我已经尝试过许多在互联网上可用的SIFT的MATLAB实现。