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目前我正在从事人脸识别项目，我正在使用 Fisherfaces/LDA 在更广泛的层面上过滤掉图像，然后使用 SURF 来验证 LDA 的输出。应该传递到什么是一个好的 Hessian 阈值CvSURFParam()？OpenCV提供的示例代码有500个。是最优的吗？

此外，应该匹配的最少描述符数量是多少，以便我的代码可以确认身份？50%就够了吗？

我在 Windows 上使用 OpenCV 2.4 和 C++。

基本上你必须首先做一个：

然后一个：

为什么检测和计算是两种不同的操作？
检测后进行计算不会产生冗余循环？

我发现自己.compute是我的应用程序中最昂贵的。

在0.2 秒内完成

需要~1sec。有什么办法可以加快速度.compute吗？

我正在开发一个对象识别系统。我发现我的算法的关键部分是

（有detector.detect()关键点之后）

有没有办法让计算具有更多核心的特征向量？我最多可以使用8个核心。

我需要实时进行对象识别（图像来自摄像机 USB）

有没有办法告诉

提取更少的关键点？

我正在使用 SURF，我正在尝试两者

和

我看到了我需要设置的好匹配

如果我设置k = 1，我不会得到该关键点的第一个不太远的匹配。
有什么原因吗？

我正在使用SURF和SIFT测试一些对象检测。

SURF 声称比 SIFT 更快、更健壮，但我在测试中发现这不是真的。中等图像 (600*400) 的 SIFT 与 SURF 的速度相同，并且可以很好地识别物体（甚至可能比 SURF 更好）。

难道我做错了什么？

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请注意，有一篇文章解释了如何通过对 opencv 代码进行一些更改来更快地实现 SURF。

如果你认识一些活跃的 opencv 开发者，请让他看看。

当我尝试运行示例find_obj.cpp或任何 OpenCV SURF 程序时，我在执行代码时在命令提示符中收到以下错误。该项目构建时没有错误和警告。我正在使用 VS2011 beta、OpenCV 2.4 和 windows7。

错误信息：

我尝试使用 Cmake 再次构建 OpenCV 2.4，然后在调试模式下使用 VS2011，然后在 IDE 中添加 lib 路径，但仍然没有结果。

我该如何解决？

基本上我有：

为了只获得好的匹配，我解析所有“匹配”向量并检查距离，如下所示：

但是什么matches[i][0].distance意思？和之间的距离matches[i][0]？

我的假设

对于我的猜测，计算第一个匹配与它的 NN 之间的欧几里距离，并用阈值过滤它对我来说听起来更合乎逻辑，例如：

基本上我有3个这样的垫子：

每个描述符的加载位置如下：

我怎样才能将所有描述符加入一个 Mat 中（将一个垫子附加到另一个垫子上）？

例子：

我正在阅读大量使用特征提取（sift ecc）进行对象检测的帖子。

在对两个图像都计算了描述符之后，为了获得良好的匹配，他们正在使用 crossCheckMatching。（在sample/cpp/descritpor_extractor_matcher.cpp上找到）

我能理解为什么会这样选择吗？

为什么我们需要同时评估两者

我不明白。

例如，计算欧几里距离不会在两个方向上返回相同的结果？