問題タブ [orb]

問題 : ORB.destroy() が正しくクリーンアップされず、ORB オブジェクト インスタンスがガベージ コレクションされません。

この問題は JDK5 で発生し、http://bugs.java.com/view_bug.do?bug_id=6354718 に記載されている以降のリリースで修正されまし た。私たちはJDK7を使用していますが、ファイル記述子が接続用に開かれており、OS FBの制限を増やした即時の回避策としてリリースされていません(しかし、いつか再びこの問題が発生します)。

すべての接続について、コマンド「lsof -p process-id」を使用してこれを以下に示します

コマンド PID ユーザー FD タイプ デバイス サイズ/オフ ノード名

java 14674 xyz 106u IPv6 xyz 0t0 TCP *:xyz (リッスン)

また、新しいJDK6およびJDK7で接続が閉じられていることを確認できるサンプルプログラムを実行しようとしました（TCP Viewerを使用して接続を分析しました）。

実行している両方のケースで、helloworld corba プログラムが正しく動作するのに、アプリケーションでは動作しない理由がわかりません。

私たちも試してみましたが、接続を解放しません (rootNamingContext は NamingContextExt のインスタンスです):

各ピクセルが0 から 255 までの数値。

これは私が使用したコードです：

しかし、私はこのエラーを受け取り続けます:

どうすればこれを行うことができ、なぜこのエラーが発生するのですか?

アップデート

この問題の一部を解決したようです。orb は (64 ではなく) float32 の数値を受け入れることがわかりました。

したがって、次のようにコードを更新しました。

しかし、今私は次のエラーがあります:

2 つのバイナリ イメージを登録しようとしています。特徴点の生成と照合には、opencv オーブ検出器とマッチャーを使用しました。ただし、マッチング結果は悪いようです。誰かが理由と改善方法を教えてもらえますか? ありがとう。画像とマッチング結果はこちら。

ここにコードがあります

trainimage の周囲にパースペクティブ トラッキング ボックスを追加するにはどうすればよいですか?

私はORBを使用しています：

誰がこのように ORB でボックスを描画できますか:

ORB アルゴリズムを使用して画像とビデオのキーポイントを検出および計算し、BruteForce マッチャーを使用して記述子ベクトルを照合するプログラムを作成しようとしています。私が直面している問題は、Visual C++ でプログラムを実行するたびに、検出しようとしているオブジェクトが表示されないときに、アルゴリズムが検出されたキーポイント間に想定されるすべての一致する線を描画することです (すべてのキーポイント）。検出しようとしているオブジェクトが画像に表示される場合、この問題に直面することはありません。実際、不一致はほとんど発生しません。

これは、メイン テストの簡単なシーケンスです。

• 入力画像をグレースケールに変換

• 入力ビデオをグレースケールに変換

• キーポイントを検出し、入力グレースケール画像から記述子を抽出する

• キーポイントを検出し、入力グレースケール ビデオから記述子を抽出します。

• 一致記述子 (以下を参照)

問題を見つけるのを手伝ってください。

LSH に関するいくつかの論文を読みましたが、それが近似 k-NN 問題の解決に使用されていることを知っています。アルゴリズムを 2 つの部分に分けることができます。

1. D任意の値の次元 ( whereDは大きい) のベクトルを指定すると、一連のN( where N<<D) ハッシュ関数を使用してN次元のバイナリ ベクトルに変換します。

2. ハミング距離を使用して、フェーズ 1 から取得した特定のバイナリ コードのセットに検索手法を適用して、k-NN を見つけます。

N重要な点は、 XOR を使用すると次元のベクトルのハミング距離を高速に計算できることです。

とにかく、私は2つの質問があります：

1. ポイント 1. ORB のようなバイナリ記述子を使用する場合は、まだ必要ですか? ORB の記述子は既にバイナリであり、それらを比較するためにハミング距離を使用するのに、なぜ最初のポイントを実行する必要があるのでしょうか?

2. SIFT で記述された画像の変換はどのように行われますか? 各 SIFT 記述子は 128 ビットで、各画像は一連の記述子によって記述されます。そのため、行列descX128(descは使用される記述子の数) がありますが、LSH は通常、ベクトルを入力として受け入れます。