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machine-learning - 弱い記述子と強い記述子 - マシン ビジョン
Haar のような機能が弱い記述子として記述されていると聞いたことがあります。この場合、Adaboost メソッドは SVM よりも有利であるとのことです。私の質問は、弱い記述子と強い記述子とは何ですか?また、ブースティング手法が SVM よりも優れているのはなぜですか?
c++ - OpenCVでのSIFT記述子の正しい出力タイプは何ですか?
OpenCVでのSIFT記述子の正しい出力タイプは何ですか?
float/doubleであることを知っているので、これを尋ねていますが、記述子をファイルに保存しようとすると、いくつかのint値が保存されます...
私のコード:
出力ファイルは次のようになります。
0 0 0 0 0 0 0 1 2 1 0 0 0 0 2 3 10 13 10 1 1 0 24 5 2 3 5 1 0 5 0 0 0 0 0 0 3 3 7 4 2 1 2 2 23 13 27 30 35 19 21 35 96 16 15 35 43 12 9 123 0 0 0 0 0 0 5 1 1 2 2 4 7 7 45 8 27 66 27 17 41 127 57 18 82 100 67 0 14 16 90 0 0 0 0 0 0 6 0 1 17 9 1 2 30 143 26 50 168 168 4 5 107 168 58 86 168 74 14 5 54
それらはすべてint値ですよね?そうですか??? floatではないでしょうか?
c++ - 2 つの記述子間の距離を計算する
既に計算された 2 つの記述子間の距離 (ユークリッドまたはハミング) を計算しようとしています。問題は、マッチャーを使用したくないことです。2 つの記述子間の距離を計算したいだけです。私は OpenCV 2.4.9 を使用しており、私の記述子を Mat 型に格納しています。
そして今、記述子1の行1と記述子2の行1の間の距離(バイナリ記述子を使用しているため、ハミング距離が望ましい)を計算したいだけです(たとえば)。
bitwise_xor() 関数を使用しようとしましたが、ビットカウントを行う効果的な方法がありませんでした。2 つの配列間のハミング距離を計算する関数はありませんか?
私は OpenCV にかなり慣れていないことに気付きましたが、助けていただければ幸いです。ありがとうございました
opencv - 車両検出用の事前トレーニング済み HOG LBP モデル
OpenCV で車両を検出するための事前トレーニング済みの HOG または LBP 記述子はありますか? ビデオストリームから車を検出するためのさまざまなアルゴリズムを比較するために必要です。
image-processing - SIFTオペレーターとMOPSオペレーターの比較
記述子を回転不変にする方法は? そして、記述子照明を不変にする方法は?