问题标签 [orb]

我正在开发一个特征跟踪应用程序，到目前为止，在尝试了几乎所有的特征检测器/描述符之后，我用 ORB 获得了最令人满意的整体结果。我的特征描述符和检测器都是 ORB。

我正在选择一个特定区域来检测源图像上的特征（通过遮罩）。然后将其与在后续帧上检测到的特征进行匹配。

然后我通过对从以下代码获得的“匹配”执行比率测试来过滤我的匹配：

我还尝试了双向比率测试（过滤从源到当前场景的匹配，反之亦然，然后过滤掉常见匹配）但它没有做太多，所以我继续进行单向比率测试。

我还在我的比率测试中添加了一个最小距离检查，它似乎可以提供更好的结果

最后，我估计了 Homography。

我尝试使用 RANSAC 方法来估计内联，然后使用这些方法重新计算我的 Homography，但这会带来更多的不稳定性，而且会消耗更多的时间。

然后最后我在要跟踪的特定区域周围画了一个矩形。我通过以下方式获得平面坐标：

其中 'objcorners' 是我的蒙版（或未蒙版）区域的坐标。

我使用“scene_corners”绘制的反应角似乎在振动。增加功能的数量已经减少了很多，但由于时间限制，我不能增加太多。

如何提高稳定性？

任何建议，将不胜感激。

谢谢。

Corba 命名服务不可访问。它在 Windows XP 上运行，但不在具有相同设置的 Windows7 64 位上运行。全名。exe 正在运行并创建日志文件，但是其他进程在 Windows7 上给出相同的错误“Corba Naming Service Not Reachable”。

它是一台装有 Visual Studio 2005 32 位和 Windows7 64 位的本地机器

在我的代码中，我不想从图像中读取数据，例如

相反，我想从指针读取数据：

但是，我发现，通过这种方式，当我在下面的 ORB 函数中使用 img_1 时，它不起作用

如何将数据从指针传递给 Mat？imread() 函数和从指针传递数据之间有什么区别吗？或者，cv::ORB 函数有什么特殊要求吗？

非常感谢！我对 OpenCV 不熟悉，我刚开始使用它几个星期，我只需要解决这个问题，我的代码的其余部分取决于这部分的结果。

每个人！当我使用 ORB 特征提取时，我的图像是 640*480，并且 orb 描述符 Mat 是 500 行和 32 列，我认为当我使用 opencv::resize() 函数将图像大小减小到 320*240 时，图像 orb描述符将减少到 250 行和 32 列。但是答案是 420（不同的图像会有所不同，可能是 417、430）行和 32cols。谁能告诉我这是为什么？

我正在尝试使用 android 设备的摄像头检测某些对象。我已经尝试过使用 HOG 描述符的 OpenCV 人员检测示例，但这似乎很慢。然后我尝试使用 Haar Cascades，它提供了更好的 10 fps 平均帧速率和更好的准确度。

在阅读了更多内容之后，另一个可行的选择似乎是 ORB 特征检测器。我能理解的是，我需要保存要与当前帧进行比较的图像的特征向量。所以，

• 将这些向量存储在 android 设备上的最佳方法是什么
• 我需要多大的图像数据库才能获得不错的准确性（假设我将其用于人员检测）以及与大型数据库进行比较的开销是多少
• 此外，ORB 对物体的颜色差异和与相机的距离有什么限制

我目前在 jaCORB 中有服务器和客户端，它确实可以正常工作，但是现在我想让客户端和服务器在不同的球体上运行。老实说，我对 corba 完全陌生，我一直在寻找互联网，但找不到可以帮助我理解这一点的东西。我有一个 idl 文件，我在其中指定我的方法，然后我在我的服务器端实现它们，像这样实现 Jacorb：

并从我的客户端调用实现 orb 的方法，如下所示：

现在当我想在不同的球体上拥有服务器时，我该怎么办？它只是属性还是我必须完全改变我的类？我现在已经花了几个小时，仍然不明白我的问题，并且没有成功使用任何代码。非常感谢您的任何回答。

我正在开发一个 Corba 应用程序。我的 IDL 界面如下所示：

我希望当客户端为 Transaction 引用对象调用 addResource 方法时，能够将 Proxy.newProxyInstance(....) 的返回值返回给客户端。

addResource 实现的示例：

我想将“o”返回给客户，我该怎么做？

addResource() 方法返回值的类型是什么？是 org.omg.CORBA.Object 吗？或其他类型？

好的，所以我想知道的是如何评估是否找到匹配项。

假设我们有两个描述符，它们是使用 ORB 算法计算的。然后我像这样使用 BFMatcher：

匹配向量告诉我什么？我什么时候找到匹配的？

我想知道 orb 特征检测器的参数。我将它用作关键点提取器和描述符。作为匹配器，我使用 BFMatcher。

目前我这样使用它：

因为我正在查看小图像和快速性能，所以我将功能数量减少到大约 25 个。这似乎仍然适用于我的应用程序。问题从第二个参数开始。它的默认值为 1.2。不久前我将它设置为 1，但发现它的速度要快得多，而且值更高。问题是，我开始遇到这个问题：

OpenCV 错误： cv_batchDistance 中的断言失败 ((type == CV8U && dtype == CV_32S) ||dtype == CV_32F)，文件............stat.cpp，第 2480 行

接下来是金字塔级别的参数。默认值为 8。我将其设置为 2，这给了我另一个很大的性能改进。但是如果我将它设置为 1，它会抛出与上面相同的错误。

由于我正在处理小图片，因此我尝试将其设置为较低的值。但它似乎并没有改变任何东西。这同样适用于最后一个参数 (patchSize)。它指出这些参数应该大致匹配。

我对其余参数不感兴趣。

正如我已经在其他问题中解释的那样，我正在尝试跟踪视频中的对象。为此，我为每个边界框提取其特征，并尝试将其与下一个特征的边界框匹配。通过这样做，我试图建立框架之间的关系。到目前为止，它运行良好。但我需要更快。如果有多个边界框，则需要很长时间，因为我想要实时@ 30FPS。

如果有人可以帮助我处理这些参数，我将不胜感激。

我的项目是使用 OpenCV 库识别 Android 上的叶子。我正在使用 ORB 检测来获取图像的关键点并使用 ORB 描述符来获取关键点的特征。这是我使用的代码：

来源：http ://answers.opencv.org/question/6260/orb-features/

但是每次我输入相同的图像，该图像的关键点总是不同的。如果总是不同，我可以将关键点的功能保存到数据库吗？或者我应该保存图像以保存特征数据？如果可以保存到数据库，我该怎么做？