問題タブ [surf]

NTLMAuthenticationFilter.java には、屋外共有 SSO 認証に使用される次のコードがあることがわかりました。

alfresco/wcs/touch の説明は次のとおりです。SSO 認証のタッチ ポイント。また、SSO とどのように連携するのでしょうか?

誰かが私に方向性や参考文献を教えてもらえますか? ありがとう！

ディスクからテクスチャとしてロードされた画像と、対応する深さを持つ同じサイズの行列dがあります。

surf画像を3Dモデルとして表示するにはどうすればよいですか？単に取る

以来、良い結果は得られません

1. カメラはxy平面からz方向に見えません
2. かなり黒く見えます
3. を使用して表示すると、深度マトリックスは実際には滑らかになっていますが、それほど滑らかには見えません。imshow(depthMatrix, []);

SURF を使用して画像から特徴を抽出し、それらを他の画像と照合しています。私の問題は、一部の画像に 20000 を超える機能があり、クロールへの一致が遅くなることです。

そのセットから n 個の最も重要な機能のみを抽出する方法はありますか?

画像の MSER を計算してみましたが、それらの領域内にある機能のみを使用しました。これにより、マッチングの品質に悪影響を与えることなく、5% から 40% の範囲で削減できますが、信頼性が低く、まだ十分ではありません.
さらに画像のサイズを小さくすることもできますが、場合によっては機能の品質に深刻な影響を与えるようです.
SURF にはいくつかのパラメーター (ヘシアンのしきい値、オクターブ、オクターブごとのレイヤー) がありますが、これらの変更が機能の重要性にどのように影響するかについては何も見つかりませんでした。

ホモグラフィまたはC＃の他の方法を使用して、一致したキーポイントのインライア/アウトライアを取得するにはどうすればよいですか？

私はhttp://www.emgu.com/wiki/index.php/SURF_feature_detector_in_CSharpで提供されているSURFの例に取り組んでいます。

私はmatchedFeatureを手に入れました。コードはHomographyMatrix（ホモグラフィ）を使用します。インライアとアウトライアを分離したい。

C ++の場合：

インライアを返します。C＃でも同様のコードを見ることができますか？

ここでも、外れ値/内線の分離が必要です。

Speeded Up Robust Features（SURF）Computer Visionアルゴリズムを拡張して、異なる色の均等に分散された形状のオブジェクトを区別できるようにすることは可能ですか？

同じオブジェクトを異なる色で区別できるようにSURFを強化しようとする研究論文やその他の情報源を探しています。

Folowing snippet is from OpenCV find_obj.cpp which is demo for using SURF,

As far as I can tell it checking the euclidian distance, what I do not understand is why is it doing it in groups of 4? Why not calculate the whole thing at once?

Emgu CV のサンプル セットには、SURFDetector を使用してフィーチャからフィーチャを検出し、Features2DTracker の MatchFeature 呼び出し (KNN を使用しているようです) を使用して「モデル」画像を「観測済み」画像に一致させる方法の例があります。この部分は理にかなっています。

さて、画像のライブラリを構築したい場合、それぞれが画像の SURF 機能を使用して、特定の画像に最適な一致を見つけます。ライブラリ内の各画像に対してブルート フォース マッチを行う代わりに、ツリーを作成できますか? Emgu はある種のツリーを構築しているように見えますが、2 つの画像間のみで混乱しています。

この件に関するサイトのほぼすべてのスレッドを読みましたが、開始方法がわかりません。また、ヒストグラム マッチングの使用についても検討しました。つまり、各 RGB チャネルをビンに分割し、正規化されたカウントを比較します。ライブラリ内の各画像へのユークリッド距離を計算する代わりに、RGB カウントに基づいて検索空間を分割したい場合でも、R、G、B のいずれかに分岐することを意味し、構築方法がわかりませんその決定木。

私は数日前にこのトピックについて読み始めたばかりなので、私の素朴さをお詫びします.

私は OpenCV を使用しており、本のページのスキャンが既に行われたかどうかを認識しようとしています。私はすでにこの投稿を見ましたが、十分に役に立ちませんでした。

現在、入力画像とこれまでにスキャンした他のすべてのページとの 1:N SURF マッチングを計算しています。

この方法は非常にうまく機能します。また、画像全体ではなく、テキストを含む 192x192 の正方形を取得するだけで、それらを区別できます。

これよりも速い方法があると思うかどうか知りたいのですが、入力画像から特徴を抽出し、何らかの方法で特徴をハッシュし、到達したかどうかを確認するだけでよいように、LSHについて考えましたバケットがすでに使用されているかどうか。

基本的に私の質問は、私が上で説明した方法がうまくいくと思いますか? はいの場合、ハッシュ関数を実行する方法は?

ありがとう、.A

OpenCV と SURF メソッドを使用して交通標識認識エンジンを実装しようとしています。私の問題は、ランダムな結果が得られることです (時には本当に正確な場合もあれば、明らかに間違っている場合もあります)。その理由を理解できません。比較を実装する方法は次のとおりです。

• まず、画像の輪郭を検出します
• 次に、各等高線で SURF を使用して、交通標識が内側にあるかどうか、およびどの交通標識かを調べます。

輪郭検出は完全にうまく機能します:ガウスぼかしとキャニーエッジを使用して、これに似た輪郭を見つけることができます:

次に、この輪郭に対応する画像を抽出し、この画像を次のような交通標識テンプレート画像と比較します。

cvExtractSURF は、輪郭画像の 189 個の記述子を返します。次に、naiveNearestNeighbor メソッドを使用して、輪郭画像と各テンプレート画像の類似点を見つけます。

ここに私の結果があります：

最初のテンプレートの6/189 (これは私が見つけようとしているものです)

2 番目のテンプレートの場合は92/189 (これは明らかに輪郭画像とはあらゆる点で大きく異なります)

これらの結果がよくわかりません…</p>

私が実行する手順のリストは次のとおりです。

• 輪郭画像をグレースケールにする
• テンプレート画像をグレースケールにする
• 輪郭画像のヒストグラムを均等化する (cvEqualizeHist)
• テンプレート画像のサイズを変更して、輪郭画像に一致させます
• テンプレート画像をぼかします (cvSmooth)
• 輪郭画像をぼかす (cvSmooth)
• テンプレート画像で cvExtractSURF を実行します
• 輪郭画像で cvExtractSURF を実行します
• 輪郭画像の記述子ごとに、naiveNearestNeighbor を実行します
• 「いい」点数を貯める

2 つの画像の類似性を評価するには、比率を使用します。

goog ポイント数 / 記述子の総数

PS: 詳細については、このチュートリアルに従いました: http://www.emgu.com/wiki/index.php/Traffic_Sign_Detection_in_CSharp

OpenCV の find_obj サンプルを使用して、C に適応させました。

簡単な質問があります。知りたいのですが、どのような種類のライブラリが利用可能であり、c ++またはopencvでSIFT、HOG（ヒストグラム指向勾配）およびSURFを実装するために良い結果をもたらすことができますか？

したがって：1-可能であれば、コードへのリンクを教えてください。2-私が欲しいものに私を導くためにそれらの1つまたは何らかの種類の情報を知っているなら、私もとても感謝されます。

ありがとう