sift

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我知道我们在关键点周围放置了一个16x16的“中间”像素窗口。我们将该窗口分成16个4x4窗口。从每个4x4窗口，我们生成一个8个bin的直方图。每个箱对应0-44度，45-89度等。将来自4x4的梯度方向放入这些箱中。这是为所有4x4块完成的。最后，我们对你得到的128个值进行归一化。当他们得到他们的价值但我误解了其中128号从得到他们的价值？它是指相应的方向值大小还是什么？如果有人描述的

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带有bagof特征的SIFT特征

在计算机视觉系统工具箱中，默认特征提取使用SURF。如何使用bagofFeatures类使用SIFT特征提取？是否有相同的自定义特征提取器？

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OpenCV 3.2.0无法访问xfeatures2d中的SURF/SIFT

我在Ubuntu 16.04中使用Qt创建器来构建非Qt项目。我需要使用SIFT来检测功能。我知道SIFT和SURF在OpenCV_contrib中，所以我在使用Cmake-gui配置OpenCV时添加了额外的模块。然后我可以找到libopencv_xfeatures2d.so/.so.3.2/.so.3.2.0也libopencv_features2d.so/.so.3.2/.so.3.2.0

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Python - 使用Opencv计算SIFT方式：内核死亡：分段错误（核心转储）我们如何防止这种情况发生？

我试图执行一个程序来检测python中的图像的SIFT特征，但是我会收到一条错误消息：“Segmentation fault（core dumped）”。我的一段代码： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 img1 = plt.imread("test1

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如何在OpenCV中的特征提取过程中忽略图像的一部分？

我想从矩形图像中提取特征。但我想忽略图像的某些部分，因此图像内部的这些区域不会提取任何特征。我可以想到两种方法。 a）从整个图像中获取特征，并使用关键点丢弃位于忽略区域内的特征。但是这种方法并不是首选，因为我已经对从图像中提取的特征的最大数量进行了限制，稍后丢弃将无助于获取恒定数量的特征。 b）将图像那部分上的像素设为零点零。但我认为SIFT/ORB或其他特征提取算法可能会将其检测为黑色矩形，

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Python opencv 3 SIFT特征提取

我想改变下面两个写在opencv 2.3中的命令。 fea_det=cv2.FeatureDetector_create("SIFT") des_ext=cv2.DescriptorExtractor_create("SIFT") OpenCV中3，我知道有是创建一个SIFT命令，所以 fea_det=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 但我应该使用des_ext

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opencv SIFT功能匹配不准确

我正在使用SIFT功能（使用以下）代码进行交通标志识别。但结果是很奇怪： #here I read 7 traffic sign images and compute the corresponding SIFTs (speed limit) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() import glob imglist = [[], [], [], []]

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SIFT feature_matching点坐标

我想用基于FLANN的匹配器打印检测特征关键点算法：http://docs.opencv.org/trunk/dc/dc3/tutorial_py_matcher.html。搜索工作正常，并显示为教程红色（全部）和绿色（好）的关键点。我只想打印第二个图像（场景）中名为'kp2'的坐标（x，y），但它不起作用。这里是我的代码： import numpy as np import cv2

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SIFT描述符的大小

做了描述符的所有向量，由SIFT描述符为同一图像提取的描述符具有相同长度或大小的描述符是不同的，因为我误解了这一点？问候！

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从ARKit获取特征点

我想抓取ARkit找到的原始特征点，该API公开了稀疏点云：https://developer.apple.com/documentation/arkit/arframe/2887449-rawfeaturepoints，并将其输出为vector_float3的列表。我还希望在这些点云坐标的每一个坐标上都有特征点的矢量表示，例如它可以是SIFT，SURF，BRIEF或任何内部使用的任意点。我可