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如何管理共享（冲浪？）中的页面状态历史记录，以便我记住例如哪个 yui 选项卡处于活动状态以及寻呼机在哪个页面上？

我注意到在提交表单后，alfresco share 会执行类似的操作。您将被重定向到与之前完全相同的页面 url。如果任何“ajax 状态”（不知道它们被称为什么）参数在像 #something=asdf 这样的 url 中，你会得到相同的 url。

但是，当使用手动导航（例如在网站页面中移动）时，不会保存这些参数。

这甚至是一个好主意吗？例如，在会话中保存页面状态？

我正在寻找与您使用 iPhone 应用程序“SnapTell”所获得的解决方案非常相似的解决方案。您拍摄某物的照片并检索它的实际图像以及产品的价格、详细信息和属性。

情况： 我正在为我的公司开发一种机器和软件组合。该机器拍摄一张固定尺寸的印刷产品（礼品卡、贺卡、照片等）的照片，并将其与包含 50,000 张图像的数据库进行比较，这些图像是产品的优质裁剪扫描件。它决定产品在数据库中的记录，并根据数据库中的其他属性（价格、市场、如何处理等）从那里做出决定

• 图像可能有不同的大小（占据页面的不同百分比）

• 图片可能会旋转

• 图像可能具有不同的比例（有些可能会放大相似对象的部分）。

问题 产品往往很有价值，不能用条形码等标记，所以图像识别是我目前唯一的选择。最终结果应用程序是用 c# .net 编写的。我正在寻找一种方法来拍摄一张图像，并以非常高的准确性和速度将快照与图像数据库进行比较。

在我的研究中，我遇到了 SIFT 和 SURF的当前思路。我在考虑是否将每个原始高质量图像分解为高优先级部分，或者说一个 9x9 部分的网格，然后将每个部分的 SURF 描述符存储在数据库中，并带有某种数字分数。然后我可以对拍摄照片的新产品做同样的事情。

我可以用同样的方式分解它，并通过它的各种 SURF 描述符或其他东西来搜索数据库。

我什至走在正确的轨道上吗？有这类东西的图书馆吗？

帮助！

我希望在以 25 FPS 获取新图像的应用程序中提取 SURF 特征（或类似的东西）。我认为特征提取至少接近实时是可能的。我用演示文件提供的相同参数尝试了 OpenSURF，看到在 640x480 的分辨率下，我的 2 GHz Core2 Duo 需要 5 到 8 秒才能获得一张图像，我感到非常震惊。

1）这正常吗？

2) 我可以调整参数以获得更差的结果但更快的执行时间吗？

3）我实际上不需要缩放/旋转不变性，只需要在帧之间（相机处于固定位置）/不同光照条件之间进行跟踪的良好特征。是否有可行的替代方案可以（接近）实时运行？

我知道这里已经有几个相同主题的问题，但我找不到任何帮助。

因此，我想比较 2 个图像以了解它们的相似程度，并且我正在使用众所周知的 find_obj.cpp 演示来提取 surf 描述符，然后我使用 flannFindPairs 进行匹配。

但正如你所知，这种方法不会丢弃异常值，我想知道真正的正匹配的数量，这样我就可以知道这两个图像有多相似。

我已经看到了这个问题：Detecting outliers in SURF or SIFT algorithm with OpenCV，那里的人建议使用 findFundamentalMat 但是一旦你得到了基本矩阵，我怎么能从那个矩阵中得到异常值/真阳性的数量？谢谢你。

我正在尝试使用 OpenCV 来匹配这些图像：

img2 http://img849.imageshack.us/img849/8177/clearz.jpg

我需要找到它们的最佳交集。

我尝试使用 SURFDetector 并使用 BruteforceMatcher 进行匹配，但发现描述符不相等。

请告诉我解决问题的正确方法。

因此，我正在尝试拼接由微芯片显微镜拍摄的图像，但很难将所有特征对齐。我已经在两个相邻的图像之间有 50% 的重叠，但即便如此，它并不总是很合适。

我使用 SURF 和 OpenCV 来提取关键点并找到单应矩阵。但是，这远不是一个可以接受的结果。

我的目标是能够完美地拼接 2x2 图像，因此，我可以递归地重复该过程，直到获得最终图像。

你有什么建议吗？一个很好的算法来解决这个问题。或者也许是一种转换图像以便能够从中提取更好关键点的方法。使用阈值（较小的阈值可以获得更多的关键点，还是较大的阈值？）。

现在，我的方法是先拼接两个 2x1 图像，然后将这两个图像拼接在一起。它离我们想要的很近，但仍然不能接受。此外，问题可能是图像曾经是“源”（而第二张图像与矩阵变换以重叠该图像）可能不会有点错位，或者该图像上有一个小角度会影响整个结果.

任何帮助或建议表示赞赏。特别是任何允许使用 OpenCV 和 SURF 的解决方案（即使我并不完全反对其他库......只是大部分项目都是用它开发的）。

谢谢！

我已经计算了描述符，但现在，我想清理异常值，然后将其从关键点转换为浮点数。

我知道这可以通过以下方式自动完成

但这仅在下一步是绘制匹配项时才有用，实际上我想做的是在某些图像配准中获得最佳的 25 个匹配项以进行后处理。

任何帮助都会很有用。谢谢

伊万

我目前正在尝试 在由汽车顶部全景拍摄的图像中检测 [P 板]（因此 P 板可能来自我的前面或后面，并且可能会失真）。可能有超过 2 个 P 板，所以我需要一次检测超过 1 个的能力。我使用 OpenCV 模板匹配的成功率参差不齐，它似乎不能很好地处理 P 板的角度，而且我似乎无法让它识别图像中的 2。我也尝试过 SURF，但没有运气。有没有人对我应该在这里使用的算法有任何建议（最好是集成到 OpenCV 中的算法）。

我需要使用 OpenCV 计算图像中单个特定点的 SURF 特征。我正在使用SurfDescriptorExtractor来提取冲浪特征，但它需要一个关键点数组作为参数，而该参数又是由 SurfFeatureDetector 计算的。有什么方法可以使用SurfDescriptorExtractor计算单点的 SURF 特征？

我想从建筑物或地标的图片中提取 SURF/SIFT 特征点并识别其 GPS 坐标。

我正在使用 OpenCV for Android 进行 SURF。

我想知道是否有一个API可以返回图片中建筑物的GPS坐标，我可以在发送到服务器之前对图片进行任何类型的转换。

谢谢。