我目前正在使用OpenCV进行个人项目，在程序执行过程中遇到了一些问题。在实现AKAZE+BOW识别器(对于我的问题似乎效果不佳)后，我想尝试SIFT(最终是SURF)实现。对于我的项目，我正在关注github上的这个项目我在Windows10上使用VS2015(社区)和OpenCV2.4.13。如标题所述，我遇到的问题在于ucrtbase.dll，它在执行期间获取无效参数(如果我正确读取其他线程，该dll应该是Windows10中的操作系统库)。当forcicle移动到第二次迭代时(也就是当它应该为BOW训练获取另一个图像的特征时)出现问题，这就是执行停止并出现标题错误的时候。我尝试
我们来看看this名为Features2D+Homography的基本教程，用于查找已知对象。它使用SurfFeatureDetector来检测特征:SurfFeatureDetectordetector(minHessian);std::vectorkeypoints_object,keypoints_scene;detector.detect(img_object,keypoints_object);detector.detect(img_scene,keypoints_scene);然后它使用SurfDescriptorExtractor使用检测到的特征计算描述符(特征向量)。我
我在(opencv开源)中提取了SIFT特征，它们被提取为关键点。现在，我想将它们转换为矩阵(使用它们的x、y坐标)或将它们保存在文本文件中...在这里，您可以看到提取关键点的示例代码，现在我想知道如何将它们转换为MAT或将它们保存在txt、xml或yaml中...cv::SiftFeatureDetectordetector;std::vectorkeypoints;detector.detect(input,keypoints); 最佳答案 转换成cv::Mat如下。std::vectorkeypoints;std::vecto
我是OpenCv和StackOverflow的新手，对Android编程几乎是新手，所以如果我的问题很愚蠢，请原谅。我正在尝试将从相机获取的图像与某些图像文件进行匹配，以查看哪个图像文件与相机图像更相似。所以我使用DescriptorExtractor.compute来获取文件图像的关键点和带有SURF的相机图像(我也尝试过SIFT)以匹配它们但是......应用于文件图像的方法总是返回一个空的关键点列表，而如果我在相机图像上使用它，我总是得到一个非空列表(平均一百个点)。最让我困惑的是，即使使用完全相同的图像，首先从相机加载，然后从文件加载，我也会出现这种行为。你能帮我弄清楚我做错了
我尝试使用以下代码:xCoordinate=point.x(点是cv2.keyPoint的类型)它给我错误说cv2.keyPoint没有属性'x' 最佳答案 point.pt是一个元组(x,y)`。所以，x=point.pt[0]y=point.pt[1]或者，(x,y)=point.pt 关于python-如何从OpenCV"cv2.keypoint"对象中提取x,y坐标？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stacko
Opencv中特征点Keypoint的解读特征点的生成特征点到坐标的转换坐标到特征点的转换在我们学习特征点检测时，使用特征点检测器，比如ORB和SIFT生成特征点(FAST和SURF好像已经申请专利，较新版本可能用不了)，通常生成的特征点形式是一个迭代器，它是KeyPoint类生成的对象。特征点的生成首先我们看看特征点的生成：importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#初始化ORB特征点检测器orb=cv2.ORB_create()#初始化sift特征点检测器sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#使用
在美团刚刚发出yolov6，AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。在5-160FPS范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。在后不到两个星期，提出YOLOv4的团队就发布了更新一代的版本。YOLOv7的论文被提交到了预印版论文平台arXiv上，其三位作者Chien-YaoWang、AlexeyBochkovskiy和Hong-YuanMarkLiao是YOLOv4的原班人马。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV100，55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINLCascade-MaskR-CNN（9.2FPSA100，53.9%A
在美团刚刚发出yolov6，AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。在5-160FPS范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。在后不到两个星期，提出YOLOv4的团队就发布了更新一代的版本。YOLOv7的论文被提交到了预印版论文平台arXiv上，其三位作者Chien-YaoWang、AlexeyBochkovskiy和Hong-YuanMarkLiao是YOLOv4的原班人马。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV100，55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINLCascade-MaskR-CNN（9.2FPSA100，53.9%A
我想在给定目录中的所有图像中搜索冲浪，并保存它们的关键点和描述符以供将来使用。我决定使用pickle，如下所示:#!/usr/bin/envpythonimportosimportpickleimportcv2classFrame:def__init__(self,filename):surf=cv2.SURF(500,4,2,True)self.filename=filenameself.keypoints,self.descriptors=surf.detect(cv2.imread(filename,cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE),None,False)
