問題タブ [surf]

たとえば、どのyuiタブがアクティブで、どのページでページャーがオンになっていたかを思い出せるように、共有（surf？）でページの状態履歴を管理するにはどうすればよいですか？

フォームの送信後、屋外シェアがそのようなことをしていることに気づきました。以前とまったく同じページのURLにリダイレクトされます。「ajax状態」（それらが何と呼ばれるかわからない）パラメーターが＃something = asdfのようなURLにある場合、同じURLを取得します。

ただし、サイトページ間を移動するなどの手動ナビゲーションを使用する場合、これらのパラメータは保存されません。

これは良い考えでもありますか？たとえば、セッションでページの状態を保存するには？

iPhoneアプリ「SnapTell」を使用した場合に得られるものと非常によく似たソリューションを探しています. 何かの写真を撮り、その実際の画像、価格、詳細、および製品の特性を取得します。

状況: 私は会社のためにマシンとソフトウェアの組み合わせの開発に取り組んでいます。このマシンは、固定サイズの印刷物 (ギフトカード、グリーティング カード、写真など) の写真を撮り、それを 50,000 枚の画像のデータベースと比較します。製品がデータベース内のどのレコードであるかを判断し、画像に基づいてデータベース内の他のプロパティ (価格、市場、それをどうするかなど) を決定します。

• 画像のサイズが異なる場合があります (ページの占める割合が異なります)。

• 画像が回転する場合があります

• 画像の縮尺が異なる場合があります (一部の画像は、同様のオブジェクトの一部が拡大されている場合があります)。

問題点 商品は高価なものが多く、バーコードなどでマークを付けることができないため、現時点では画像認識しか選択肢がありません。最終結果のアプリケーションは、c# .net で作成されています。1 つの画像を取得し、非常に高い精度と速度でスナップショットを画像のデータベースと比較する方法を探しています。

私の研究の現在の考え方 私はSIFTに出くわし、次にSURFに出くわしました。元の高品質の各画像を優先度の高いセクションに分割するか、9x9 セクションのグリッドを作成してから、各セクションの SURF 記述子を何らかの数値スコアとともにデータベースに保存するかどうかを考えていました。次に、写真がスナップされる新しい入荷製品に対して同じことを行うことができます。

それを同じように分割して、さまざまな SURF 記述子などでデータベースを検索できます。

私は正しい軌道に乗っていますか？この種のライブラリはありますか？

ヘルプ！

25 FPS で新しい画像を取得するアプリケーションで、SURF 機能 (または類似のもの) を抽出しようとしていました。少なくともリアルタイムに近い特徴抽出は可能だと思いました。デモ ファイルで提供されているものと同じパラメータで OpenSURF を試してみたところ、640x480 の解像度で 2 GHz の Core2 Duo が 1 つの画像に 5 ～ 8 秒かかることがわかり、非常に打ちのめされました。

1) それは普通ですか？

2) パラメータを調整して結果を悪化させ、実行時間を短縮することはできますか?

3）実際には、スケール/回転の不変性は必要ありません。フレーム間（カメラは固定位置にあります）/異なる照明条件間で追跡するための優れた機能だけです。(ほぼ) リアルタイムで実行できる実行可能な代替手段はありますか?

ここで尋ねられた同じ主題に関する質問がすでにいくつかあることは知っていますが、何の助けも見つかりませんでした.

そこで、2 つの画像を比較して類似性を確認したいと思います。よく知られている find_obj.cpp デモを使用してサーフ記述子を抽出し、マッチングのために flannFindPairs を使用しています。

しかし、ご存じのように、この方法では外れ値が破棄されません。これら 2 つの画像がどの程度類似しているかを把握できるように、真の陽性一致の数を知りたいのです。

私はすでにこの質問を見てきました: OpenCV を使用した SURF または SIFT アルゴリズムの異常値の検出と、そこにいる人が findFundamentalMat を使用することを提案していますが、基本行列を取得したら、その行列から異常値/真陽性の数を取得するにはどうすればよいですか? ありがとうございました。

OpenCV を使用して、次のような画像と一致させようとしています。

img2 http://img849.imageshack.us/img849/8177/clearz.jpg

そして、それらの最適な交点を見つける必要があります。

SURFDetector を使用し、BruteforceMatcher を使用してマッチングを試みましたが、記述子が等しくないことがわかりました。

問題を解決する正しい方法を教えてください。

そこで、マイクロチップの顕微鏡で撮った画像をつなぎ合わせようとしていますが、すべての機能を揃えるのは非常に難しいです。私はすでに2つの隣接する画像の間に50％のオーバーラップがありますが、それでも、それが常に適切であるとは限りません。

私は、OpenCVでSURFを使用して、キーポイントを抽出し、同形異義語の行列を見つけています。しかし、それでも、それは許容できる結果にはほど遠いです。

私の目的は、2x2の画像を完全につなぎ合わせることができるようにすることです。このようにして、最終的な画像が得られるまで、このプロセスを再帰的に繰り返すことができます。

何か提案はありますか？この問題に取り組むための優れたアルゴリズム。または、画像を変換して、画像からより適切なキーポイントを抽出できるようにする方法かもしれません。しきい値で遊んでください（より多くのキーポイントを取得するために小さいもの、または大きいもの？）。

今のところ、私のアプローチは、最初に2つの2x1画像をステッチしてから、これら2つをステッチすることです。それは私たちが望むものに近いですが、それでも受け入れられません。また、問題は、以前は「ソース」であった画像（2番目の画像がマトリックスで変換されてその画像と重なる）が少しずれていないか、その画像に小さな角度があり、結果全体に影響を与える可能性があることです。 。

任意の助けや提案をいただければ幸いです。特に、OpenCVとSURFを使用できるソリューション（他のライブラリに完全に反対していなくても...プロジェクトのほとんどがそれを使用して開発されているだけです）。

ありがとう！

私はすでに記述子を計算していますが、キーポイントからフロートに変換する前に、外れ値をきれいにしたいと思います。

私はこれが自動的に行うことができることを知っています

しかし、これは、次のステップが一致を描画する場合にのみ役立ちます。実際に私がやりたいのは、いくつかの画像レジストレーションで後処理するための最良の 25 の一致を取得することです。

どんな助けでも役に立ちます。ありがとう

イヴァン

私は現在 、車の上からのパノラマから作成された画像で [P プレート] を検出しようとしています (そのため、P プレートは私の前または後ろから来ている可能性があり、歪んでいる可能性があります)。2 つ以上の P プレートがある可能性があるため、一度に 1 つ以上を検出する機能が必要です。OpenCV テンプレート マッチングをさまざまな成功とともに使用しましたが、角度のある P プレートにうまく対応していないようで、画像内の 2 を認識できないようです。SURFも試しましたが、うまくいきませんでした。ここで使用するアルゴリズムの種類に関する推奨事項はありますか (できれば、OpenCV に統合されているもの)。

OpenCV を使用して、画像内の特定の 1 点の SURF 特徴を計算する必要があります。私はSurfDescriptorExtractorを使用してサーフ機能を抽出していますが、引数としてキーポイントの配列を取り、これはSurfFeatureDetectorによって計算されました。SurfDescriptorExtractorを使用して単一点の SURF 機能を計算する方法はありますか?

建物やランドマークの写真から SURF/SIFT 特徴点を抽出し、その GPS 座標を特定したいと考えています。

SURF用のAndroid用OpenCVを使用しています。

写真内の建物の GPS 座標を返す API があるかどうかを知りたいのですが、サーバーに送信する前に、写真に対してあらゆる種類の変換を行うことができます。

ありがとう。