surf

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我正在比较opencv中SURF检测器的图像。对于这项工作，我需要大小和方向的关键点，必须进行比较。例如，我必须提取比第一个图像匹配的关键点大的第二个图像的关键点匹配。（关键点1.尺寸>关键点2.尺寸）。问题：如何提取在opencv中匹配关键点的大小？

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OpenCV错误：不支持的格式或组合格式（type = 16）

我有一个Android应用程序，它使用BOW + SVM方法进行对象检测。我使用DynamicSURF进行特征检测，OpponentSURF进行描述符提取以及FlannBased匹配。我以RGBA格式获得帧，所以我将它转换为BGR。当我尝试计算功能时出现问题。给出以下错误： 03-08 23:31:07.965: E/cv::error()(1578): OpenCV Error: Unsupp

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图片时使用MATLAB出口冲浪功能

我是新的在这里失去了！[在这里输入的形象描述] [1] 我想在三维空间中导出图片所以我用冲浪功能 img = imread('IMG_3630.JPG'); yImage = [0 0;100 100]; %# The z data for the image corners surf([0 100],[0 100],zImage,... %# Plot the surface 'CDat

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冲浪特征提取

目标：通过使用Surf descriptors和opencv 2.4.9库匹配斑点。算法：基于以下链接：Steps #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/no

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最好的方式，如果一个图像是在别人 - OpenCV的C++

据我所知，您可以使用SURF和FLANN到如图所示OpenCV Documentation匹配的图像descriptors，但我的问题是，你可以比较大的选择图像违心并得到一个明确的输出，告诉你哪些匹配，哪些不匹配？

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Features2d + Homography没有给出合适的结果

我想用SurfFeatureDetect和FLANN匹配器来检测对象。但是，代码无法准确检测图像。我还以图片形式发布了结果。下面是来自OpenCV的教程website int main(int argc, char** argv){ if (argc != 3){ readme(); return -1; } Mat img_object = imread(argv[1], CV_LO

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当从文件中加载数据时，opencv的descriptor_extractor_matcher的不同匹配结果

我在descriptor_extractor_matcher.cpp示例中使用以下代码来计算img1（Mat descriptors01）的描述符，将其写入我的磁盘并将其加载回去（Mat descriptors1）。（用于关键点相同的步骤，但代码相当大同小异...） Ptr<DescriptorExtractor> descriptorExtractor = DescriptorExtract

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OpenCV - 从预先裁剪的补丁中提取SIFT/SURF描述符

我有一套100K 64x64灰度补丁（已经对齐，这意味着它们都具有相同的方向），我想从每一个提取SIFT描述符使用OpenCV。我很清楚，我需要做的是定义一个关键点kp的矢量，使得：kp.x = 32，kp.y = 32。但是，我不知道如何设置kp.size参数。从翻过SIFT的代码，它看起来像是用这个参数做一些不重要的计算，而不是假设它是补丁的大小。问题1：从大小为64x64的补丁中提取S

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如何在MATLAB中自动检测图像（帧）ROI的SURF特征？

我想比较路径中检测障碍物的视频帧。为此，我使用DetectSURFFeature来检测每帧的特征，但是我必须提取障碍物检测的图像的感兴趣区域（ROI）的特征。我正在使用MATLAB 2013a。这个代码存在于MATLAB 2014b中。帧的大小为1200 X 900和ROI为x = 200 Y = 400宽度= 200长度= 300 问题：如何在MATLAB自动检测图像（帧）的ROI的SURF功

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EmguCV SURF检测无法正确检测

我想使应用程序能够使用Kinect相机检测和跟踪对象。我使用SURF算法来查找一个对象，完全按照EmguCV的“CSharp中的SURF特征检测器”和EmguCV的示例“SURFFeature”中所述。我从相机捕获图像以检测并在小图片框中显示，而相机图像在大图片框中。但是当我拍摄物体的照片时，SURF算法开始做一些完全随机的匹配。跟踪对象的周围应该有一个红色的矩形，但没有任何反应，匹配的矢量线指