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图像坐标中的 ARKit 关键点(2D)
问题说明”： 我想在使用ARKit的 Apple 智能手机的两个连续图像之间使用关键点(a.k.a.关联点)，但找不到这些关键点。 我可以从ARPointCloud或rawFeaturePoints中找到世界参考范围中的 3D 值，但是我无法找到实际检测到的那对图像中的每个图像的 2D 值(在图像参考框中为 i.e.)(可能使用某些经过修改的筛检测器或任何算法)。 ..实际上，我也想知道使用哪种算... -
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使用FLANN匹配从OpenCV SIFT列表中识别图像
应用程序的要点是从已经设置的图像列表中识别图像 . 图像列表已将其SIFT描述符提取并保存在文件中 . 这里没什么有趣的： std::vector<cv::KeyPoint> detectedKeypoints; cv::Mat objectDescriptors; // Extract data cv::SIFT sift; sift.detect(image, detectedK... -
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ORB提供比SIFT更好的特征匹配 - 为什么？
我一直在尝试使用功能匹配解决问题，利用C中OpenCV库提供的功能匹配算法 . 现在有一个例子，ORB给了我比SIFT更好的比赛，让我惊讶的是 . 我认为ORB试图提供与SIFT相当的质量，同时需要更少的同步时间 . 这就是我认为我的SIFT匹配可能出错的原因 . 但是，与其他图像一起使用效果很好 . 我所说的例子是二进制图像 . 以下是使用SIFT获得的结果： 这是使用ORB的结果： 第一个... -
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SIFT / SURF / ORB用于检测和简单图案的方向
我的项目集中在使用固定摄像机定位几个小物体 . 我画了一些清晰，简单的图形图案图像（如this），将它们打印出来并尝试在图像中检测它们 . 我直截了当的方法： 彩色遮罩和斑点检测主要分割 . 获取模式的可能位置[这个工作正常，我猜] 对这些小图像块执行SIFT / SURF / ORB检测，以将它们与存储在文件中的模式进行比较 . 收集找到的匹配中关键点的坐标，然后计算同源性并获得图像... -
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如何将图像与kd-trees和最近邻搜索进行比较/匹配？
我一直在向google查询有关kd-trees和图像比较的一些材料，但我无法在使用kd-trees进行图像比较的技术之间 Build “链接” . 首先，我发现一些文章谈论随机kd树的速度提升，然后我被介绍给SIFT . 在基本了解了SIFT如何工作之后，我读到了最近邻搜索 . 我真正的问题是：如果我有来自SIFT的点网格，那么我为每个图像创建kd树 . 最近邻搜索如何帮助我比较图像？起初，我认为... -
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无法理解SIFT关键点提取（不描述）算法
我已经阅读了关于SIFT算法here和here的两个参考资料，我并没有真正理解如何检测一些关键点，因为该算法适用于在几种分辨率上计算的高斯差异（它们称为八度） . 以下是根据我从论文中理解的技术的步骤 . _999_给定输入图像，使用不同的sigma使用高斯滤波器对其进行模糊，从而生成高斯滤波图像 . 在论文中，他们使用每个八度音阶的5个高斯滤波器（他们告诉我们使用sigma和k * sigma高... -
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OpenCV功能匹配多个图像
如何使用FLANN优化许多图片的SIFT功能匹配？ 我有一个从Python OpenCV文档中获取的工作示例 . 然而，这是将一个图像与另一个图像进行比较而且速度很慢 . 我需要它来搜索一系列图像（几千个）中匹配的特征，我需要它更快 . 我目前的想法： 运行所有图像并保存功能 . 怎么样？ 将相机中的图像与上面的基础进行比较，找到正确的图像 . 怎么样？ 给我结果，匹配图像或其他东西 ... -
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计算非关键点的SURF / SIFT描述符
实际上，我正在尝试将从图像中提取的关键点列表与从另一个图像提取的另一个关键点列表进行匹配 . 我尝试使用SURF / SIFT来检测关键点，但结果并不像从每个图像检测到的关键点的准确性那样预期 . 我想不使用关键点检测器，只使用连接区域的点，然后使用SIFT / SUFT计算这些点的描述符，但大多数时候调用计算方法将清空关键点列表 . 代码示例如下： int minHessian = 100; ... -
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增强现实的SURF和SIFT替代目标跟踪算法
在询问here并尝试SURF和SIFT之后，它们都没有足够高效地生成足够快的兴趣点来跟踪来自摄像机的流 . 例如，SURF需要大约3秒的时间来生成图像的兴趣点，这对于跟踪来自网络摄像头的视频来说太慢了，而且在手机上使用它时情况会更糟 . 我只需要一个跟踪某个区域，它的比例，倾斜等的算法 . 我可以在此基础上构建 . 谢谢 -
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筛选提取 - opencv
我正在尝试使用（C）OpenCv开始使用筛选特征提取 . 我需要使用SIFT提取特征，在原始图像（例如书籍）和场景之间匹配它们，然后计算相机姿势 . 到目前为止，我发现this algorithm使用SURF . 有没有人知道我可以开始使用的基本代码，或者可能是将链接中的算法从SURF转换为SIFT的方法？ 提前致谢 . EDIT: 好的，我为筛选问题制定了解决方案 . 现在我试图使用：solve... -
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C / SIFT / SQL - 如果有一种方法可以有效地比较图像的SIFT描述符和SQL数据库中的SIFT描述符？
我想找到一种方法，可以将图像（查询）的SIFT描述符与包含大量不同图片描述符的SQL数据库中的描述符进行比较 . 事实上，我的最终目的是做一个应用程序，它允许将一张图片与数据库中的大量图片（不在我的设备中）进行比较，而是在SQL数据库中进行比较 . 我想到的第一件事就是在SQL数据库中存储每个描述符，并使用Brute Force方法或FlanneBased方法将每个描述符与另一个描述符进行比较 .... -
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使用SIFT和Flann改进featureMatching
我想要匹配这个logo with this image（它们是2个不同的图像） 代码设法找到正确的关键点，但他在两个图像之间不匹配 . 上面的图片也显示了关键点 码： 在此部分之前，我正在加载两个图像并使用SIFT从每个图像中提取关键点 . 因此，sceneDescripters是第一个图像的关键点描述符，而templateDescripters是第二个图像的描述符 . 在这部分中，我使用flan... -
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SURF＆SIFT功能检测器OpenCV android
我想检测图像关键点 . 我使用 OpenCV 库中的不同特征检测器尝试了以下代码 . 它适用于ORB，BRISK，FAST等 . 但不适用于SURF / SIFT甚至MSER探测器！ public class ReadImaageActivity extends ActionBarActivity { Mat image ; File fileimage ; TimePicker time ... -
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OpenCV Python特征检测：如何提供掩码？ （筛）
我正在使用OpenCV3在Python3中构建一个简单的项目，试图将拼图碎片与“完成的”拼图图像进行匹配 . 我已经开始使用SIFT进行测试了 . 我可以提取拼图的轮廓并裁剪图像，但由于大部分高频位于片段周围（片段结束和地板开始），我想将一个蒙版传递给SIFT detectAndCompute（ ）方法，从而迫使算法仅在片内寻找关键点 . test_mask = np.ones(img1.shap... -
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使用SIFT / SURF进行特征匹配是否可以用于类似对象的分类？
我已经在OpenCV中实现了SIFT算法，使用以下步骤进行特征检测和匹配： 使用Otsu的阈值处理去除背景 使用SIFT特征检测器进行特征检测 使用SIFT特征提取器进行描述符提取 使用BFMatcher（L2 Norm）匹配特征向量并使用比率测试来过滤良好匹配 我的目标是根据图像的相似性将图像分类到不同的类别，如鞋子，衬衫等 . 例如，两个不同的鞋跟应该比鞋跟和运动鞋或鞋跟和... -
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OpenCV：SIFT检测和匹配方法
从OpenCV文档： C++:void SIFT::operator()(InputArray img, InputArray mask, vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false) 参数： img – Input 8-bit grayscale... -
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如何从小尺寸图像中提取更多关键点？
我试图从一些小尺寸图像（例如176 * 146像素）中获得尽可能多的关键点 . 但我必须说，我失败了 . 我的想法是计算每个关键点的描述符并将其存储到db / bag of word中，因此可以通过仅计算类似描述符的方式将类似的图像识别为已经存在于db中 . 我的问题是小分辨率图片 . 我已经尝试了openCV中几乎所有的功能提取器/描述符 . 筛选，冲浪，ORB，密集，AKAZE等 . 每种方法... -
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问题：一系列功能训练SIFT或SURF用于使用OpenCV Python在Video中进行汽车检测
我试图通过SIFT或SURF转储汽车的关键点，并将这些关键点与视频相匹配，以便检测汽车 . 关键点使用起来比使用Haar Cascades更方便，因为我必须使用大量图像，例如5000来训练，这将需要大量的计算过程 . 来自SURF或SIFT的关键点是尺度不变的，这在每辆车中几乎是相同的 . 将关键点转储到txt文件的代码是： import cv2 import numpy as np import...