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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
point-cloud-library - PCL: ISS キーポイントを使用した PFH
現在、ISS キーポイントの PFH 記述子を計算しようとしています。次の手順を実行します。
(1) pcl::ISSKeypoint3D でキーポイントを検出 (2) pcl::NormalEstimation で (1) から新しいキーポイント クラウドの法線を推定 (3) pcl::PFHEstimation で (2) からキーポイントと法線の PFH を推定
私の理解では、PFH 推定はk 個の近傍を考慮に入れるため、O(n*k^2) の複雑さを持ちます。ここで、nはキーポイントの数を示します。ただし、(3) では、キーポイント自体で構成されるクラウドのみを推定器に渡します。
だから私の質問は次のとおりです:各ISSキーポイントのkネイバーを取得するにはどうすればよいですか?
python - SVM を使用しない HOG 特徴ベクトルの比較
私はコンピュータ ビジョンの比較的初心者であり、現在、オブジェクトが存在する可能性が最も高いすべての画像に関心領域 (ROI) が固定されている形状検出に関する学習プロジェクトを行っており、それらの形状を比較して、 2 つの入力画像に存在するオブジェクトは同じかどうかです。わずかな平行移動とスケールの変更、および照明の変更があります。
2 つの入力画像間でオブジェクトの形状を比較し、それらの類似性を表す出力値を提供しようとしています。類似度が一定のしきい値を超えていれば、両方の入力画像に同じオブジェクトが存在していると判断できます。
輪郭を試してみましたが、信頼できる結果が得られず (しきい値を設定すると詳細が多すぎるか、重要な詳細が失われます)、すべての画像にうまく一般化されません。HOG のようなグローバル形状記述子を使用することを考えています。
しかし、HOG 記述子からの特徴ベクトル値を理解するのに問題があります。SVMや機械学習を使用せずに、2つの入力画像のHOG特徴ベクトル(1D)を比較して類似性を見つける方法は? HOG 特徴ベクトルを比較する最良の方法は何ですか?
将来のベクトルを比較するために距離測定がどのように機能するかわかりません。距離を使用して特徴ベクトルとヒストグラムを比較する方法の物理的な意味を理解したいですか? それらを使用して HOG 特徴ベクトルを比較するにはどうすればよいですか?