问题标签 [feature-descriptor]

我想将随机 OpenCV 描述符提取器生成的描述符矩阵存储为数据库实体。

假设 desc 是描述符矩阵

为了从数据库中取回矩阵，我做了

这工作正常，但需要很多时间，尤其是 .split 方法和涉及 parseInt 的循环，因为矩阵中有大量元素（在我的情况下约为 100k）。

我的问题是：有没有更好的方法来做到这一点？

我的第二个问题是，来吧，分配一个 100K 长的字符串数组并解析它（考虑到字符串实际上最多 2-3 个字符）不应该真的需要 2 秒，是因为 Android/Java 很慢

我正在尝试按照本教程进行对象检测，但我一开始就卡住了。

到目前为止，我的代码是这样的：

以下行extractor->descriptorSize();给出了分段错误（核心转储），我不知道为什么。你有什么想法？

Image My_Image = new Image(Openfile.FileName);

这个程序只是在一张图像中找到 SIFT 描述符。我想与 Image 进行比较，但我不知道我将使用哪个 ImageFeature<>。我正在查找 ImageFeature<> 的功能我找不到它请帮助我。

在打开的简历中使用 BREIF 描述符时遇到错误。错误在于 BREIF 无法为所有关键点提供描述符。它提供的关键点数量少于预期的描述符。我得到的错误如下。错误仅使用 breif 描述符。使用 SURF 和 SURF 描述符没有错误

OpenCV 错误：checkMasks，文件 /home/ 中的断言失败 (masks[i].rows == queryDescriptorsCount && mask[i].cols == trainDescCollection[i].rows && mask[i].type() == CV_8UC1) shashank/Desktop/opencv-2.4.5/modules/features2d/src/matchers.cpp，第 259 行终止在抛出 'cv::Exception' what() 实例后调用：/home/shashank/Desktop/opencv-2.4。 5/modules/features2d/src/matchers.cpp:259: 错误：(-215) 掩码[i].rows == queryDescriptorsCount && 掩码[i].cols == trainDescCollection[i].rows && 掩码[i]。 type() == CV_8UC1 在函数 checkMasks

在进一步查询中，我们得到
前一个图像中的关键点编号 957 下一张图像中的关键点编号 910 breif 描述符的大小为32X880。它应该是 breif 描述符 32X847 的 32X957 大小。应该是 32X910 面罩 [910 x 957]

代码如下

在计算用于HOG描述符提取的梯度方向时，我们可以选择使用0-180或0-360之间的梯度方向，我们如何使用Matlab生成这样的角度？我有以下代码：

我有一组几千张图像，对于每张图像，我都提取了一组 SIFT 特征描述符（目前每张图像绑定 200 个）。

我需要形成每个图像之间距离的完整图表。也就是说，我需要通过一些度量来计算每个图像到其他图像的距离。

到目前为止，我已经尝试使用 FLANN 计算两个节点之间最近的 20 个相邻描述符，然后计算每个匹配描述符之间的平均距离。不幸的是，这个过程需要很长时间才能执行。

我有什么方法可以更有效地比较这些图像的描述符吗？

我正在做一个结合点云库（PCL）和 svmlight 的楼梯识别项目。现在我可以使用快速点特征直方图（FPFH）分割点云、聚类和提取特征。

问题是：如何将 FPFH 结果（许多 FPFHSignature33 是每个点的特征云内容 33 直方图）转换为可以作为 svmlight 输入的特征向量？

我知道我需要为 pos 或 neg 样本标记“+1”或“-1”，但是每个数据的特征向量或值呢？我完全糊涂了。

任何建议或提示表示赞赏！谢谢！

我有以下代码，旨在通过其 SIFT 特征描述符对一组图像进行聚类。

我遇到的问题是，我已经在我调用的点计算了图像的描述符BowImgDescriptorExtractor::compute，因此如果我可以提供这些而不是BowImgDescriptorExtractor::compute重新计算它们，那将是理想的。如您所见，我能够提供关键点，但无法找到提供描述符的方法。

有什么方法可以让我重新使用我已经在这里创建的描述符？

我正在尝试检测视频中的对象。我使用 SURF 作为特征检测和描述符提取器，使用 BRUTFORCE 作为匹配器。我用面孔测试了我的工作，我拍了一张我的照片，当我运行相机并将其对准我时，我的脸被检测到并在其周围绘制了一个矩形。我试图进行另一个测试，我捕获了鼠标的图像并调整了它的大小，当我运行凸轮时，它没有被检测到

我面临的问题是：

1-在这种情况下查询/对象图像的大小是否重要？我问这个问题是因为我捕捉到的自己的图像比鼠标的大，并且面部被检测到而鼠标没有。

2-无论我使用哪个图像作为查询/对象图像，如何在没有查询/对象图像的情况下仅显示火车/场景图像的相机预览。我问这个问题是因为，我得到的是如下图所示的东西，而我想做的是这里显示的东西，我检查了该链接中的代码，它是 C++ 但我跟着同样的事情，本教程也使用'drawMatches'方法，它在java中有一个对等点Features2D.DrawMatches()，它们都返回一个Mat对象，左侧是查询/对象图像，右侧是火车/场景图像如下图所示。

我想要做的是，要在没有查询/对象图像的情况下显示在相机输出上，我希望为相机输出指定的区域仅显示从相机捕获的火车/场景图像。

请让我知道如何解决这个问题，我想做一些我在链接中引用的教程中所示的事情。

我提取descriptors然后将它们保存到这样的文件中：

但是当我read像这样再次回来时：

并带有加载的图像match：descriptors

用 2 cv::Mats 这样循环：

AKAmatch(Scene, Object, ...)输出是：（minDist = 100 maxDist = 0不是一个匹配项）。

但是这样对待他们：

AKAmatch(Object, Scene, ...)抛出此错误：

我想保存每个图像的描述性信息，以便可以加载它，我做错了什么？

编辑

我要补充一点，这不是尝试匹配和图像自身的情况，因为众所周知，matcher如果对象和源图像对于测试目的相等，则它不起作用。

编辑 2

文件内容：

读：