Windows 7 デスクトップで JBoss 6.1.0.Final を実行しています。耳の再展開を行うと、常にこのようなスタックが得られます。

これは警告ですが、さまざまな理由で JNDI スペースが台無しになると考えています。これをグーグルで検索しましたが、あまり有用な情報が見つかりませんでした。1 つの推奨事項は、すべての構成を実行することでしたが、それはその構成でも同じスタックトレースでした。何かアイデアはありますか、それともこのスタックを本当に無視できると思いますか?

敬具、

ヤン・ギフバーズ

1 つの入力画像と比較してリストに多数の画像がある C++ プログラムを作成しようとしています。すべてが機能し、プログラムはDMatch一致を作成しています。

現在、ソース画像と比較した画像のリストのどれが最も一致するかを判断しようとしています。私は最初に、画像間のどこにいくつの一致があるかを比較するだけでこれを実行しようとしましたが、問題は、生成された画像に多くのキーポイントがある場合です。また、少なくとも私のプログラムでは、多くの一致がある傾向があります。

では、どの画像配列がソース画像に最もよく一致するかを判断するにはどうすればよいでしょうか? このループを使用して一致を判断していますが、実際には機能しません:

誰かが私が使用しなければならない関数またはロジックを教えてくれれば、とても感謝しています!

ただ興味があるだけ。私はここで新しいので、私のややお粗末な質問に配慮してください。

私が画像認識を使用してAndroidアプリケーションを実行しているとしましょう。ここでは、計算量の多いすべてのプロセスがモバイルデバイスのCPUで実行される必要があります。

私はすでに画像を処理し、画像からいくつかの特徴を抽出した段階にあります。画像のセットは、関心のある特定のオブジェクト（さまざまな窓、写真、遺物、建物の外）を認識する必要がある1つの建物からのみ取得されます。つまり、これはクローズドドメインであり、さまざまな角度からのオブジェクトの十分な写真を提供できます。ニューラルネットワークをトレーニングして、画像マッチングアルゴリズムの代わりにアプリに提供する予定です。

私のアイデアは、キーポイントを抽出し、記述子を計算し（キーポイントにはFREAKを使用し、記述子にはORBを使用）、それらの記述子から、次のような単一のファイルまたは配列になりたいと考えています。

トレーニングのためにニューラルネットワークに渡すことができますが、Matrice（Class Mat-openCV）でバイナリ機能/記述子がどのように表されているのかわからないため、行き詰まりました。そして、これらのバイナリ記述子を正規化して、トレーニングのためにニューラルネット（多層パーセプトロン）にフィードする方法を教えてください。（擬似コードでさえ大いに役立ちます）

Open CV を使用して、マーカーの少ない拡張現実プロジェクトに取り組んでいます。現在、ORB を使用して機能を検出し、3D オブジェクトを拡張しています。これまでのところ、モデルはうまく拡張されていますが、拡張は期待どおりにはスムーズではありません。Augmented 3D モデルはぎくしゃくしています。

フレーム間のスムーズなカメラ姿勢推定をもたらす洗練の可能な方法は何ですか。

前もって感謝します。

ubuntuでsurfgpuを動かしたいのですが、cmakelistsの書き方がわかりません。CUDA 4.2 SDKとToolkitをインストールし、プログラム内のCを実行できます。開発環境はQt.ubuntu 11.10.opencv2.4.2なんでもいいです提案を歓迎します。

私は50x50の小さな画像を持っています。ORB キーポイントを次のように見つけます。

(いくつかのキーポイントを検出するには、patchSize のデフォルト パラメータを 31 から 14 に変更する必要があることに注意してください):

キーポイントを orb.compute に渡すと、すべてのキーポイントが消去されます。

これは、.compute を呼び出した後、メソッドがすべてのキーポイントを削除したことを意味します。

私が使用している画像はこれです：

これはある種のバグだと思います。誰かが確認できますか？OpenCV 2.4.5 を使用しています

OpenCV-2.4.5-android-sdk を使用して、2 つの画像を特徴検出 (ORB 検出器とハミング マッチャー) で照合しようとしました。残念ながら、記述子を計算するときに常に NullPointerException が発生します。私は何を間違っていますか？

android-ndk を使用せずに Android で openCV を使用して機能検出を実行するように変更する必要があるのだろうか。ネイティブの C++ コードを作成して統合することをお勧めしますか?

更新:プロジェクトのセットアップを再構築した後、次のようになります: http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/dev_with_OCV_on_Android.html#dev-with-ocv-on-androidの説明に従って、コードは次のようになりますこれ：

NPE は引き続き発生します。

テンプレート画像 (ロゴ) が PDF ドキュメントに存在するかどうかを検出しようとしています。ドキュメントは、pdf にカプセル化されたスキャンまたは「純粋な」pdf ドキュメントのいずれかですが、これは完全にランダムです。

まず、ImageMagick の変換ツールを使用して pdf ドキュメントを png 画像に変換します。次に、出力画像が非常に大きいため半分にカットします。その後、データベースのロゴを、データベースに存在する任意の形状と一致させようとします。ハーフカットのイメージ。

そのために、Orb Descriptor を備えた Orb Feature Detector と、RobustMatcher (改善された BruteForce マッチャーの一種、ソース コードはこちらから入手可能) を使用します。これは、私の適応からのコードのスニペットです。

コードは、非常に認識しやすいロゴときれいな画像、特定の比率などを使用して、慎重に選択したいくつかの例でうまく機能します...しかし、プロセスをランダムなpdfファイルに適用しようとすると、このエラーが発生し始めますOpenCVから：

OpenCV エラー: アサーションが失敗しました (type == src2.type() && src1.cols == src2.cols && (type == CV_32F || type == CV_8U))、batchDistance、ファイル /home/das/Downloads/opencv- 2.4.5/modules/core/src/stat.cpp、行 1797 は、'cv::Exception' what() のインスタンスをスローした後に呼び出されて終了します: /home/das/Downloads/opencv-2.4.5/modules/core/ src/stat.cpp:1797: エラー: (-215) type == src2.type() && src1.cols == src2.cols && (type == CV_32F || type == CV_8U) in function batchDistance

中止 (コアダンプ)

このエラーを確認したところ、src1.cols != src2.cols であることがわかりました。これを簡単に修正するには、画像を照合する前に条件をテストします。問題は、そうしている多くの画像を見逃していることです。これは、ビデオストリームで作業している場合にのみ問題ありません...しかし、そうではなく、次の画像は前の画像と何の共通点もありません.ドキュメントに自分のロゴが存在するかどうかを判断できません。

以下は、stat.cpp の 1789 行から 1826 行までのコードです: (アサーションは 1797 行の先頭にあります)

だから私はこの主張が何を意味するのだろうか？stat.cpp の src1 および src2 ファイルは正確には何ですか? 同じ列数にする必要があるのはなぜですか?

Surf ディテクタとエクストラクタに変更しようとしましたが、それでもエラーが発生します。

誰かがアイデアを持っている場合は、遠慮なく投稿してください。アドバイスや通知を歓迎します!

前もって感謝します。

編集

より正確な質問があります: どうすればそれを保証できsrc1.cols == src2.colsますか? その質問に答えるには、batchDistance(...) が呼び出される前に cv::Mat image1 と image2 に適用される変換が何であるかを知っておく必要があると思いますsrc1.cols == src2.cols。私のコードは次のようになります:

私は機能追跡アプリケーションを開発しています。これまでのところ、ほぼすべての機能検出器/記述子を試した後、ORB で最も満足のいく全体的な結果が得られました。機能記述子と検出器の両方が ORB です。

ソース画像の特徴を検出するために (マスキングによって) 特定の領域を選択しています。その後、後続のフレームで検出された機能と照合します。

次に、次のコードから取得した「一致」に対して比率テストを実行して、一致をフィルタリングします。

また、双方向の比率テスト (ソースから現在のシーンへの一致、およびその逆の一致をフィルター処理し、一般的な一致を除外する) も試しましたが、あまり効果がなかったので、一方向の比率テストに進みました。

また、比率テストに最小距離チェックを追加すると、より良い結果が得られます

そして最後に、ホモグラフィを推定します。

RANSAC メソッドを使用してインラインを推定し、それらを使用してホモグラフィを再計算しようとしましたが、不安定性が増し、時間がかかります。

最後に、追跡する特定の領域の周りに長方形を描きます。次の方法で平面座標を取得します。

ここで、「objcorners」は、マスクされた (またはマスクされていない) 領域の座標です。

「scene_corners」で描いた反応角が振動しているようです。機能の数を増やすとかなり減りましたが、時間の制約があるため、あまり増やすことはできません。

どうすれば安定性を向上させることができますか?

任意の提案をいただければ幸いです。

ありがとう。

Corba ネーム サービスに到達できません。Windows XP で実行されていますが、同じ設定の Windows7 64 ビットでは実行されていません。オムニネーム。exe が実行され、ログ ファイルが作成されますが、他のプロセスが Windows7 で同じエラー「Corba Naming Service Not Reachable」を返します。

Visual Studio 2005 32 ビットおよび Windows7 64 ビットのローカル マシンです。