Perguntas com a marcação «local-features»

Tanto quanto eu entendo, SURF e SIFT são protegidos por patente. Existem métodos alternativos que podem ser usados ​​em um aplicativo comercial livremente? Para obter mais informações sobre a patente, acesse: http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

66 image-processing  computer-vision  local-features  sift 

Você pode listar alguns descritores de recursos invariáveis ​​em escala e rotação para uso na detecção de recursos. O aplicativo é para a detecção de carros e seres humanos em vídeo capturado por um UAV, usando um classificador de várias classes. Até agora eu estive olhando para SIFT e MSER …

16 computer-vision  local-features  classification  object-recognition  sift 

Os algoritmos de registro de imagem geralmente são baseados em recursos pontuais, como SIFT (Transform-Invariant Feature Transform). Vi algumas referências a recursos de linha, mas estava pensando se seria possível combinar segmentos de imagem em vez de pontos . Por exemplo, dada fonte e imagem transformada: Eu posso fazer detecção …

15 local-features  image-segmentation  image-registration 

Dado um conjunto de pontos (2D) ou seja, nuvem de pontos (PC), a pergunta é sobre um robust, accuratee computing-friendlymétodo para encontrar círculos (ou elipses em versão avançada). A idéia intuitiva é usar a Pesquisa de força bruta em todos os pontos possíveis (como centro) {infinito!} E raios (novamente infinito!). …

14 edge-detection  local-features  point-cloud  hough-transform 

Como os descritores no algoritmo BRIEF são compatíveis entre si? Como a imagem do modelo é encontrada na outra imagem? Como comparamos os descritores? Eu li esse artigo, mas não entendi como eles o fizeram. Eles escreveram que compararam os descritores usando a distância de Hamming, mas como é alcançada …

14 computer-vision  algorithms  local-features 

Eu sou novo na detecção e rastreamento de recursos. alguém pode explicar em detalhes a diferença entre o detector e os descritores. quais dentre esses são detectores e quais são descritores: Harris, SURF, Min Eigen, FAST, SIFT, BRISK

11 image-processing  computer-vision  local-features 

Eu implementei um detector de recurso baseado nos cantos de Harris . Funciona bem na maioria das vezes, mas há casos em que o desempenho é ruim. Preciso fazê-lo funcionar em muitas imagens diferentes sem configurá-lo individualmente. O problema está no valor limite do detector. Se ajustado muito baixo, o …

9 image-processing  local-features 

Eu tenho uma pergunta sobre o reconhecimento de objetos, especialmente o reconhecimento de modelos de carros! Estou no início de um trabalho sobre a identificação do mesmo modelo de carro em imagens diferentes. No momento, acho que um dos melhores algoritmos para reconhecimento de objetos 3D é SIFT, mas depois …

9 computer-vision  local-features  object-recognition 

Em nosso aplicativo de estabilização de imagem de vídeo em veículo aéreo não tripulado em escala de cinza, estamos tendo dificuldade em encontrar os "bons" cantos de Harris no quadro N + 1 selecionado no quadro N. A fonte da dificuldade parece ser uma mudança radical não uniforme do contraste …

8 image-processing  preprocessing  local-features  tracking 

Olá, esta é minha imagem de amostra. Vou fazer a detecção de caracteres em tempo real em imagens como essa. Eu tentei SURF, SIFT, MSER e correspondência de modelo na imagem original sem qualquer pré-processamento. Posso detectar caracteres, mas quando a imagem muda, esse método de detecção de recursos não …

8 image-processing  computer-vision  local-features  detection  ocr 

Eu sou um cara novo em processamento de imagens e visão computacional, então essa pergunta pode ser estúpida para você. Acabei de aprender alguns algoritmos de detecção e descrição de recursos, como Harris, Hessian, SIFT, SURF , eles processam imagens para descobrir esses pontos - chave e depois calculam um …

8 image-processing  computer-vision  local-features  visual-tracking 

Conheço o detector de canto Harris e entendo a idéia básica de sua matriz de segundo momento , M=[I2xIxIyIxIyI2y]M=[Ix2IxIyIxIyIy2]M = \left[ \begin{array}{cc} I_x^2 & I_xI_y \\ I_xI_y & I_y^2 \end{array} \right], arestas e outros pontos instáveis ​​podem ser removidos via MMM. Mas sobre o detector Hessian, ele usa a matriz …

8 image-processing  computer-vision  local-features  peak-detection 

Para uma série temporal específica com n timestamps de comprimento, podemos fazer a Transformada de Wavelet Discreta (usando wavelets 'Haar') e obter (por exemplo, em Python) - >>> import pywt >>> ts = [2, 56, 3, 22, 3, 4, 56, 7, 8, 9, 44, 23, 1, 4, 6, 2] >>> …

7 wavelet  transform  local-features