cbir

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    在我的opencv项目中,我尝试计算sift特征,检测关键点和计算描述符。我知道它应该包含4个参数:X,Y,Scale和Orientation。 opencv关键点结构具有pt(X,Y坐标)和角度(方向),但我无法理解Scale参数在哪里!你能解释一下这个参数吗?

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    我曾参与计算机视觉开发几年,但从未与CBIR或视频搜索合作过。 你能告诉我如何开始?文章,算法,开源引擎(C++)。 我想创建视频搜索引擎,它可以使用短的扭曲,缩放,旋转或切割的片段在成千上万的索引中找到视频剪辑。

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    我的理解:SIFT描述符使用从16x16邻域像素计算出的方向梯度直方图。大图像中的16×16区域可以是非常小的区域,例如,当您将目标图像调整为小尺寸时,同一关键点周围的16x16邻域的大小可能是图像的一大部分,例如猫的一只头发的1/10, 。猫的爪子 使用SIFT描述符比较原始图像和调整大小的图像是没有意义的, 任何人都可以告诉我我的理解有什么问题吗?

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    我正在使用SIFT功能和'm使用视觉袋单词方法首先制作词汇表,然后进行匹配。我发现了类似的问题,但没有找到合适的答案。 同样的问题是在下面的链接问,但没有令人满意的答案,任何人都可以帮助我。提前感谢你。 https://stackoverflow.com/questions/29366944/finding-top-similar-images-from-a-database-using-sift

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    获取图像数据集后,针对所有图像构建特征数据库,该图像是基于RGB颜色模型的平均值和sd以及HSV颜色模型的矢量图片。一旦给出查询图像,如何使用svm从数据库中检索相关图像。 而且如何使用无监督学习的上述问题

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    我正在开发一个CBIR系统,我使用HSV直方图作为我的一个功能。对于每幅图像,我想要计算一个直方图,其中有n1个色块,n2个饱和度,n3个值。我想要一个具有n1xn2xn3维的矢量,它具有这些箱的所有可能的组合。例如:如果我分别为色调,饱和度和值分别取一个元组(8,12,3),我想计算一个8x12x3 = 288的维向量。 在openCV中我们有calcHist()函数可以这样做,但是我没能在ma

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    我试图在我的应用程序中实现基于内容的图像检索。我发现一个看起来不错的LIRE库。 我需要分析我的图像集以获得类似的(从人类角度看)图像。在我的目录我有完全不同的未分类/非结构化图像 的数量较大。为了分析图像里拉包含的算法如下列表: CEDD, AutoColorCorrelogram, BinaryPatternsPyramid, ColorLayout,

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    我使用MATLAB 基于内容的图像检索项目的工作时,我申请的功能point=detectSURFFeatures(image) 我得到83*1冲浪点具有以下信息匹配多种图片: `Scale: [83x1 single] SignOfLaplacian: [83x1 int8] Orientation: [83x1 single] Location: [

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    我在MATLAB中制作了一个CBIR系统,并使用相似性度量作为欧氏距离。 使用此为每个查询图像我检索前20名图像。 我用WANG Dataset来测试我的系统。 它包含10个类(如非洲人,公交车,玫瑰等),每个包含100个图像(共1000张图像)。我使用相关图,共现矩阵(CCM)和像素扫描模式(DBPSP)之间的区别来构建我的矢量(分别为64 + 196 + 28 = 288尺寸)。 1000 d

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    我见过许多关于CBIR(基于内容的图像重现)的论文。我想找一本电子书或其他一些资源,以及这个领域最重要或最着名的算法的解释。 欢迎任何建议。 谢谢!