我正在尝试制作一个基于描述符的检测器。我正在使用OpenCV，我看到有很多特征类型和描述符类型，还有匹配器类型。更多我还看到可以有组合类型，如Grid或Pyramid用于特征类型。我还没有找到对它们的很好的解释(金字塔除外，它说这是好的“fordetectorsthatarenotinherentlyscaled”)。我想对每种类型和每种组合(特征-描述符-匹配器)进行简短描述，以形成一个想法，而不是创建详尽的工作来搜索和验证每种可能的组合。有人知道这方面的更多信息吗？ 最佳答案 术语特征通常用于两种不同的事物:特征检测器，特征描述
我正在使用CUDAbyExample书并尝试编译书中的第一个真实示例。我在OSX10.9.2上:我的来源是:@punk~/Documents/Projects/CUDA$/Developer/NVIDIA/CUDA-6.0/bin/nvcchello.cnvccwarning:The'compute_10'and'sm_10'architecturesaredeprecated,andmayberemovedinafuturerelease.hello.c:6:1:error:unknowntypename'__global__'__global__voidkernel(void){^
我试图了解当前C++14标准关于解决模糊函数调用的内容，主要是因为我看到GCC4.9.1和VisualStudio2013更新3之间的差异这是代码(MS和GCC完全相同):#includeusingnamespacestd;voidf(char*str,intchars){coutVisualStudio使用默认vs标志调用f(char*,int)GCC给了我一个编译器错误:重载'f(char*&,NULL)'的调用不明确。gcc仅使用-std=c++11标志。 最佳答案 这取决于NULL的定义。MSVC将其定义为0，因此int重载
1.背景介绍Python的计算机视觉:OpenCV与Pillow1.背景介绍计算机视觉是一种通过计算机对图像进行处理和理解的技术。它广泛应用于图像处理、机器人导航、人脸识别等领域。Python是一种易于学习、易于使用的编程语言，具有强大的计算机视觉库OpenCV和图像处理库Pillow。本文将涵盖OpenCV和Pillow的基本概念、核心算法、实际应用场景和最佳实践。2.核心概念与联系2.1OpenCVOpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的计算机视觉算法和工具。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等
视频流和摄像头都是一帧一帧图片拼起来的，所以打开摄像头就是获取每帧的图片。defvideo_demo():capture=cv.VideoCapture(0)while(True):ret,frame=capture.read()#ret和frame为read函数的两个返回值，其为一帧一帧的图片frame=cv.flip(frame,1)#原来的摄像打开是镜像的，加了这一步后，摄像中的动作跟随人。cv.imshow("video",frame)c=cv.waitKey(50)ifc==27:#判断是否在时间内按了escbreakret,frame=capture.read()ret代表是否获
我正在使用kinect，我需要保存RAW深度图像。这意味着我不应该通过转换为8位来保存它(这就是imwrite正在做的!)，而是将它保存为16位，而不减少任何位深度。我希望这个问题不会太琐碎，但我是OpenCV编程的新手。我尝试了以下方法，但它不起作用:[...]MatimageDepth(480,640,CV_16UC1);MatimageRGB;//VideostreamsettingsVideoCapturecapture;capture.open(CAP_OPENNI);if(!capture.isOpened()){cerr提前致谢。 最佳答案
我在CUDA5.0中遇到随机指令问题。这是我的内核片段。它在循环内。打印仅用于调试目的，因为我不能使用普通调试器:...tex_val=tex2D(srcTexRef,threadIdx.x+w,y_pos);if(threadIdx.x==0){left=left_value[y_pos];}else{printf("thread%d;shflvalue:%f\n",threadIdx.x,__shfl_up(value,1));left=__shfl_up(value,1);}printf("thread%d;value:%f;tex_val:%f;left:%f\n",threa
我们有一个工具可以在头文件中生成一个类，该文件是用硬编码数组生成的。自动生成的值由使用自动生成值的实际实现继承。自动生成的示例:classMyTestAutoGen{std::vectorm_my_parameter1;std::vectorm_my_parameter2;...public:MyTestAutoGen(){SetDefaultValueFor_my_parameter1();SetDefaultValueFor_my_parameter2();...}voidSetDefaultValueFor_my_parameter1(){inttmp[]={121,221,33
这是代码示例:#include#includestructFoo{};typedefboolfunc_type(Foo*&,conststd::string&);typedefstd::functionFunctionalType;boolf(Foo*,conststd::string&){}intmain(){#if1func_type*func;func=f;#elseFunctionalTypef2;f2=f;#endif}如您所见，我已将“对指针的引用”声明为第一个参数的函数类型Foo*&，我希望该函数仅以“指针”作为第一个参数Foo*不能分配给这种类型的变量。#if1regi
我有一张照片，其中一个人拿着一张纸。我想检测那张纸的矩形。我尝试按照OpenCV的不同教程以及各种SO答案和示例代码来检测正方形/矩形，但问题是它们都依赖于某种轮廓。如果我按照squares.cpp示例，我会从等高线得到以下结果:如您所见，手指是轮廓的一部分，因此算法找不到正方形。我也尝试过使用HoughLines()方法，但我得到的结果与上面类似:不过我可以可靠地检测到角点:图像中还有其他角，但我将发现的角总数限制在总是被发现。是否有某种算法可以从图像的多个角中找到一个矩形？我似乎找不到现有的方法。 最佳答案 您可以应用形态过滤器
