Soweit ich weiß, sind sowohl SURF als auch SIFT patentgeschützt. Gibt es alternative Methoden, die in einer kommerziellen Anwendung frei verwendet werden können? Weitere Informationen zum Patent finden Sie unter:
Können Sie einige skalierungs- und drehungsinvariante Feature-Deskriptoren zur Verwendung bei der Feature-Erkennung auflisten? Die Anwendung dient zur Erkennung von Autos und Menschen in Videos, die von einem UAV mit einem Klassifikator für mehrere Klassen aufgenommen wurden. Bisher habe ich mich...
Bildregistrierungsalgorithmen basieren normalerweise auf Punktmerkmalen wie SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). Ich habe einige Hinweise auf Linienmerkmale gesehen, aber ich habe mich gefragt, ob es möglich ist, Bildsegmente anstelle von Punkten abzugleichen . Zum Beispiel, gegebene Quelle...
Wie sind die Deskriptoren im BRIEF-Algorithmus aufeinander abgestimmt? Wie wird das Vorlagenbild in einem anderen Bild gefunden? Wie vergleichen wir die Deskriptoren? Ich habe diesen Artikel gelesen, aber nicht verstanden, wie sie es gemacht haben. Sie schrieben, dass sie Deskriptoren mit Hilfe...
Gegeben sei eine Menge von Punkten (2D) dh Punktwolke (PC), ist die Frage nach ein robust, accurateund computing-friendlyVerfahren Kreisen zu finden (oder Ellipsen in erweiterte Version). Die intuitive Idee ist, die Brute-Force-Suche für alle möglichen Punkte (als Mittelpunkt) {unendlich!} Und...
Ich bin neu in der Erkennung und Verfolgung von Funktionen. Kann jemand bitte den Unterschied zwischen Detektor und Deskriptoren im Detail erklären. welche unter diesen sind Detektoren und welche sind Deskriptoren: Harris, SURF, Min Eigen, FAST, SIFT,
Ich habe eine Frage zur Objekterkennung, insbesondere zur Erkennung von Automodellen! Ich bin am Anfang einer Arbeit über die Identifizierung des gleichen Automodells in verschiedenen Bildern. Im Moment denke ich, dass einer der besten Algorithmen für die 3D-Objekterkennung SIFT ist, aber nachdem...
Ich habe einen Feature-Detektor basierend auf Harris-Ecken implementiert . Es funktioniert meistens gut, aber es gibt Fälle, in denen es schlecht funktioniert. Ich muss dafür sorgen, dass es auf vielen verschiedenen Bildern funktioniert, ohne es einzeln zu konfigurieren. Das Problem liegt beim...
In unserer unbemannten Graustufen-Videobildstabilisierungsanwendung für Luftfahrzeuge haben wir Schwierigkeiten, die "guten" Harris-Ecken in Bild N + 1 zu finden, die aus Bild N ausgewählt wurden. Die Ursache der Schwierigkeit scheinen radikale ungleichmäßige Pixelkontraständerungen zwischen...
Ich kenne den Harris-Eckendetektor und verstehe die Grundidee seiner zweiten , , Kanten und andere instabile Punkte können über entfernt werden .M=[I2xIxIyIxIyI2y]M=[Ix2IxIyIxIyIy2]M = \left[ \begin{array}{cc} I_x^2 & I_xI_y \\ I_xI_y & I_y^2 \end{array} \right]MMM Beim hessischen Detektor wird...
Ich bin ein neuer Typ in Bildverarbeitung und Computer Vision, daher könnte diese Frage für Sie dumm sein. Ich habe gerade einige Algorithmen zur Erkennung und Beschreibung von Merkmalen gelernt, wie Harris, Hessian, SIFT, SURF . Sie verarbeiten Bilder, um diese Schlüsselpunkte herauszufinden,...
Hallo, dies ist mein Beispielbild. Ich werde bei solchen Bildern eine Echtzeit-Zeichenerkennung durchführen. Ich habe versucht, SURF, SIFT, MSER und Template ohne Vorverarbeitung auf dem Originalbild abzugleichen. Ich kann Zeichen erkennen, aber wenn sich das Bild ändert, funktioniert diese...
Für eine gegebene Zeitreihe mit einer Länge von n Zeitstempeln können wir eine diskrete Wavelet-Transformation (unter Verwendung von 'Haar'-Wavelets) durchführen und dann (zum Beispiel in Python) - >>> import pywt >>> ts = [2, 56, 3, 22, 3, 4, 56, 7, 8, 9, 44, 23, 1, 4, 6,...