問題タブ [feature-detection]

、、などを対象MSVCとした新しいプロジェクトを開始しています。私たちが構築したビルドシステムには、コンパイラの機能検出機能があります。GCC (latest)GCC 4.3 ARMwafC++11

C++11これで、たとえば、ターゲットにしているコンパイラのすべての機能のプリプロセッサマクロができました#ifdef WAF_FEATURE_CXX_STRONGLY_TYPED_ENUMS。したがって、コンパイラがサポートするものに合わせてさまざまなコードをコンパイルできます。GCCほぼサポートしているので、すべてが近くにありMSVCません（MSVC11でも）

これにより、Web開発ポリフィルについて考えるようになりました。機能が利用できない場合は、利用可能な機能セットを使用して実装してください。

これは、Web開発ポリフィルほど単純でC++11はありませんが、コンパイラーがサポートしていない場合、C ++ 03で簡単に実装できるものはありますか？

これは、パブリックAPIで強く型付けされた列挙子を使用したいという事実に要約されますが、スコープMyClass::MyEnumerator::EnumValueはのようMyClass::EnumValueになりC++03ます。とにかく私は同じことをC++03簡単に起こさせることができますか？

クラスのいたるところに、とfeatures2Dという用語が見られます。たとえば、have と、およびhaveメソッドです。querytrainmatchestrainIdxqueryIdxMatcherstrain()

train単語と英語の定義は知っていますがquery、このプロパティやメソッドの意味がわかりません。

PS 非常にばかげた質問であることは理解していますが、英語が私の母国語ではないためかもしれません。

私は OpenCV 2.4 を使用して SURF 特徴を抽出しており、マッチング プロセスには各キーポイントのラプラシアン値が必要です。

OpenCV 2.3 を使用していたときは、これで問題はありませんでした。OpenCV 2.4cv2.SURF()では機能しないため、次のようにする必要があります。

これは機能しますが、一般的なキーポイント オブジェクトのセットが得られます。SURF固有の値を取得する方法はありますか? (ラプラシアン、ヘシアン)

残念ながら、2.4 では以前に発生した別の問題が修正されているため、2.3 に戻すことはできません。

OpenCV C ++ LibのHOGDescriptorを使用して、画像の特徴ベクトルを計算します。ソース画像の特徴を視覚化したいと思います。誰か助けてもらえますか？

確率的ハフ変換を使用して検出された行を保存したい。houghlines2 コマンドを使用すると、line_storage.line_storage というパラメーターがあり、この関数がその結果を格納する場所です。これは、CvMemoryStorage 構造体または N 行の行列のいずれかです。確率的ハフ変換モードでは、行列は N 行 x 1 列で、4 チャネル (CV_32FC4) である必要があります。線分の 2 つの終点 ( (x,y) を 2 回) を格納します。

このマトリックスを xml ファイルに保存しようとしましたが、project_test.exe の 0x75db9617 で Unhandled exception というエラーが発生しました: Microsoft C++ exception: cv::Exception at memory location 0x001bf0a0..マトリックスを保存するために使用したコードを以下に示します。私が何を間違えたのか説明してください。このマトリックスをxmlファイルに保存する方法を誰か教えてください。

}

私の現在の研究の間、私はそれを何と呼ぶか​​について誰も同意していないように見えるコンピュータビジョンのトピックについて読んでいます：「ローカル機能」 私の意見では、すべての名前はある程度意味があり、トピックを説明するさまざまな方法です。

私は同じことを参照しているように見える以下の説明のすべてを見てきました：

• 自然な特徴

• ローカル不変特徴（より具体的な場合もある：スケール/回転不変特徴）

• 特徴点

• 興味のあるポイント

• キーポイント

• そして上からの他の変形。

この研究トピックに名前を付けるのに適切なのはどれですか、それともそれらの間に大きな違いがありますか？

SVGでforeignObject要素を使用していますが、IE9はこの要素をサポートしていません。この機能を検出する方法を検討しています。Modernizrはこの機能を検出せず、rectangle（createSVGRect）の場合のようにcreateSVGForeignObject（SVGSVGElementでは使用できません）を使用できないようです。

ありがとう！

まあ、「理想的」ではないかもしれませんが、「単純な形状でできる最善のこと」です。

移動ロボットアクチュエータに取り付けられたカメラを使用しているアプリケーションがあり、世界での位置を検出する必要があります (オンボードカメラを使用)。私の研究は視覚処理ではないので、高速で比較的正確な位置と回転の検出を可能にする「簡単な」パターンを生成するのが好きです。パターンは印刷され、平らな面にテープで貼り付けられます (これにより、紙全体に時折照明の勾配が生じる可能性があることに注意してください)。カメラの軸は通常、ほぼ垂直になります。

パターンを見つける一貫性は、実際には測定の精度よりも重要です。つまり、非常に正確で正確な結果が得られるものの 10% の確率で何も見つからないものよりも、ほぼ常に有用で精度の低い結果が得られるものを使用したいと考えています。

最後に、これは制御ループ内で使用されるため、速度が非常に重要です。

そこにいるすべてのopencv/visionの専門家にとって、このためのパターン選択(および関連するopencvアルゴリズム)の良い選択は何でしょうか?

ニューラルネットワークで文字と数字の簡単な認識をしています。これまで、文字の画像のすべてのピクセルをネットワークへの入力として使用していました。言うまでもなく、このアプローチは非常に大規模なネットワークを生成します。そこで、画像から特徴を抽出し、それらを NN への入力として使用したいと思います。私の最初の質問は、文字のどのような特性が文字を認識するのに適しているかということです. 2 番目の問題は、これらの機能をニューラル ネットワークへの入力としてどのように表現するかです。たとえば、文字のすべての角を検出し、それらを (x,y) 点のベクトルとして取得したとします。このベクトルを NN に適したものに変換する方法 (文字によってベクトルのサイズが異なる場合があるため)。

Visual Studio 2010 の単純なプログラムで使用すると、機能検出器が失敗します。私は opencv 2.4.2 を使用しており、2.4.1 もチェックしています。行われている唯一のことは、特徴検出器を作成し、それを使用して画像内のキーポイントを検出することです。detectors.cpp 内の「detecImpl()」という名前の関数 (つまり、features2d\detectors.cpp 行:65) を指している未処理の例外クラッシュが発生します。このエラーは本当にスタックしており、膨大な時間がかかっているため、助けていただければ幸いです。