问题标签 [feature-descriptor]

我的理解有点小问题。

opencv 中 Brisk 描述符 Mat 值的标准类型是标准大小为 8 位的 unsigned char 值。KeyPoint 的完整描述符的大小为 16 个无符号字符值。8bitx16 = 128bit 虽然在论文中你只是发现你有一个 512 位的描述符。

任何人都可以帮助我摆脱这种不匹配吗？我还没有在 OpenCV 文档中发现描述符的位大小是否可扩展（还没有？）。

我听说类似 Haar 的特征被描述为弱描述符，因此在这种情况下，Adaboost 方法优于 SVM。我的问题是什么是弱描述符和强描述符，为什么提升方法比 SVM 表现更好（例如）？

我正在使用 QT-Creater 5.2 创建一个 GUI 来显示图像和一个二进制分类器来使用 Dalal 和 triggs HOG 提取算法检测对象是否存在。

我正面临提到的运行时错误，需要帮助来解决这个问题。

问候， 赛

主窗口.h

主窗口.cpp

主文件

我正在使用 OpenCV 提取图像特征描述符并将它们存储起来以供将来查询搜索。问题是通过欧几里得距离迭代地搜索大型数据库非常昂贵并且需要大量时间。我需要一个哈希函数来为每个描述符创建唯一的哈希键。我正在关注这篇论文。

你能指点我一个可以为特征描述符生成散列键的散列函数吗？

编辑：在数据库中存储特征描述符的最佳方法是什么？

OpenCV 上 SIFT 描述符的正确输出类型是什么？

我问这个是因为我知道它是float/double，但是当我尝试将描述符保存在文件中时，它会保存一些int值......

我的代码：

输出文件如下：

0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 1 0 0 0 0 2 3 10 13 10 1 1 0 24 5 2 3 5 1 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 7 4 2 1 2 2 23 13 27 30 35 19 21 35 96 16 15 35 43 12 9 123 0 0 0 0 0 0 0 0 5 1 1 2 2 4 7 7 45 8 27 66 27 17 41 127 57 18 82 100 67 14 16 90 0 0 0 0 0 0 0 6 0 1 17 9 1 2 30 143 26 50 168 168 4 5 107 168 58 86 168 74 14 5 54

它们都是int值，对吧？这样对吗？？？不应该是浮动的吗？

我已经实现了基于不同测试在互联网上找到的鲁棒匹配器：对称性测试、比率测试和 RANSAC 测试。它运作良好。我当时使用findHomography是为了有好的比赛。

这里的代码：

我有这样的结果（单应性很好）：

但我不明白为什么对于我的一些匹配好的结果我有这样的结果（单应性似乎不好）：

有人可以解释一下吗？也许我必须调整参数？但是如果我减少约束（例如提高比率）而不是两张图片之间没有匹配（这很好），我有很多匹配......而且我不想。除了单应性根本不起作用（我只有一条绿线，就像上面一样）。

相反，我强大的匹配器（也）工作得很好，也就是说，对于不同的相同图片（只是旋转，不同的比例等），这很好，但是当我有两个相似的图像时，我根本没有匹配...

所以我不知道我怎么能做一个好的计算。我是初学者。健壮的匹配器工作得很好，但对于完全相同的图像，但对于像上面这样的两个相似图像，它不起作用，这是一个问题。

也许我走错路了。

在发布此消息之前，我当然在 Stack 上阅读了很多内容，但我没有找到答案。（例如这里）

我想做一个允许使用 SIFT、SURF、ORB（所有特征检测器）、不同描述符和不同匹配器的程序。

我想运行这样的东西：特征（“SIFT”，“SIFT”，“BruteForce”）分别是特征（“检测器”，“描述符”，“匹配器”）。

确实我之前做过一个程序，但是有很多“如果”。例如 "if (detection="SIFT")" "if (matcher=="BruteForce")" 等。因此，如果我想将某个检测器与另一种描述符一起使用，我的程序就不灵活。

所以我发现了类似的东西：

这是完美的，因为我可以在一个函数中使用一个字符串来确定我想使用哪个检测器、描述符和匹配器。

但是，我无法更改参数（我发现了类似 featureDetector.set() 但没有文档），因此结果非常糟糕......仅计算一张图片需要时间，关键点不准确。

即使是 SIFT 也比 SURF 花费的时间更少！

而在我的第一个程序中，当我使用

结果更好！（因为我可能更改了参数）。

那么我该如何解决呢？也许，这是一个更好的解决方案来做我以前做过的事情，但它太重了，因为我必须做很多“如果”才能知道我想与哪个检测器一起使用哪个检测器等等......

你怎么看待这件事 ？

感谢

我正在尝试计算已经计算的两个描述符之间的距离（欧几里得或汉明）。问题是我不想使用匹配器，我只想计算两个描述符之间的距离。我正在使用 OpenCV 2.4.9，并且我的描述符存储在 Mat 类型中：

现在我只想计算描述符1的第1行和描述符2的第1行之间的距离（最好是汉明距离，因为我使用的是二进制描述符）（例如）。

我曾尝试使用 bitwise_xor() 函数，但后来我没有一种有效的方法来进行位计数。有没有计算两个数组之间汉明距离的函数？

我注意到我对 OpenCV 还很陌生，但我很感激任何帮助。谢谢

是否有任何预训练的 HOG 或 LBP 描述符用于在 OpenCV 中检测车辆？我需要它来比较从视频流中检测汽车的不同算法。

他们如何使描述符旋转不变？他们如何使描述符光照不变？