Запитання з тегом «local-features»

Наскільки я розумію, і SURF, і SIFT захищені патентом. Чи існують альтернативні методи, які можна вільно використовувати в комерційній програмі? Для отримання додаткової інформації про перевірку патенту: http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

66 image-processing  computer-vision  local-features  sift 

Чи можете перелічити дескриптори функцій масштабу та обертового інваріанта для використання у виявленні функцій. Додаток призначений для виявлення автомобілів та людей на відео, знятому безпілотником, за допомогою багатокласного класифікатора. Поки я дивився на SIFT та MSER (що є афінним інваріантом). Я також дивився на LESH, LESH заснований на локальній енергетичній …

16 computer-vision  local-features  classification  object-recognition  sift 

Алгоритми реєстрації зображень, як правило, базуються на точкових функціях, таких як SIFT (Шкала-інваріантна трансформація функцій). Я бачив деякі посилання на особливості рядків, але мені було цікаво, чи можна порівняти сегменти зображень замість точок . Наприклад, задане джерело та перетворене зображення: Я можу зробити виявлення країв, розмиття та перетворення вододілу на …

15 local-features  image-segmentation  image-registration 

З огляду на безліч точок (2D) тобто точка помутніння (PC), то мова йде про robust, accurateі computing-friendlyметод , щоб знайти кола (або еліпсів в розширеній версії). Інтуїтивна ідея полягає у використанні Brute-Force Search у всіх можливих точках (як центр) {нескінченно!} Та радіусах (знову нескінченно!). Це надзвичайно повільно і неефективно. Як …

14 edge-detection  local-features  point-cloud  hough-transform 

Як дескриптори в алгоритмі BRIEF співпадають один з одним? Як зображення шаблону знайдено в іншому зображенні? Як ми порівнюємо дескриптори? Я прочитав цю статтю, але не зрозумів, як вони це зробили. Вони писали, що порівнювали дескриптори, використовуючи відстань Хеммінга, але як досягається інваріантність змін освітленості, розміру тощо?

14 computer-vision  algorithms  local-features 

У чому різниця між детекторами функцій та дескрипторами функцій? Які з них - це детектори, а дескриптори: Harris, SURF, Min Eigen, FAST, SIFT, BRISK

11 image-processing  computer-vision  local-features 

Я реалізував функцію детектора на основі кутів Харріса . Він працює чудово в більшості разів, але є випадки, коли він працює погано. Мені потрібно змусити його працювати на багатьох різних зображеннях, не конфігуруючи їх окремо. Проблема полягає у пороговому значенні детектора. Якщо встановлено занадто низький рівень, детектор спрацьовує занадто багато …

9 image-processing  local-features 

У мене питання щодо розпізнавання об'єктів, особливо розпізнавання автомобільних моделей! Я на початку роботи про визначення однієї і тієї ж моделі автомобіля на різних зображеннях. На даний момент я думаю, що один з найкращих алгоритмів розпізнавання об'єктів 3D - це SIFT, але, трохи розібравшись із демо-реалізацією, у мене є дивні …

9 computer-vision  local-features  object-recognition