请问有没有开源或者免费的Javascript图像特征提取库？我正在开发一个应用程序，我需要在其中使用像SIFT这样的算法。在JS中很难实现，我在JS中找不到好的SIFT实现。如果不存在，我想在JS中实现一个特征提取库。请任何人帮助我找到一个好的解决方案或指导我从头开始编写一个。谢谢，克山。 最佳答案 我不熟悉JS中sift描述符的实现，但是，它可能值得从一个简单的HOG描述符开始，它在https://github.com/harthur/hog-descriptor中有一个很好的javascript实现。.您还应该检查jsfeat，
我目前正在使用OpenCV进行个人项目，在程序执行过程中遇到了一些问题。在实现AKAZE+BOW识别器(对于我的问题似乎效果不佳)后，我想尝试SIFT(最终是SURF)实现。对于我的项目，我正在关注github上的这个项目我在Windows10上使用VS2015(社区)和OpenCV2.4.13。如标题所述，我遇到的问题在于ucrtbase.dll，它在执行期间获取无效参数(如果我正确读取其他线程，该dll应该是Windows10中的操作系统库)。当forcicle移动到第二次迭代时(也就是当它应该为BOW训练获取另一个图像的特征时)出现问题，这就是执行停止并出现标题错误的时候。我尝试
大纲引言一、高斯金字塔二、高斯差分金字塔三、特征点处理1.阈值化2.非极大值抑制3.二阶泰勒修正4.低对比度去除5.边缘效应去除四、特征点描述子1.确定特征点区域方向2.特征点区域描述子总结参考：引言 SIFT算法是为了解决图片的匹配问题，想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征，从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观：人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现特征匹配了。于是问题就演变成了以下几个子问题：应该选取什么样的点作为特征点呢？：人眼对图像中的高频区域更加的敏感，由此我
我想知道是否有可用的PHP编写的SURF库？从我所做的一些小发现到现在，surf库要么在C++/C#中，如果有一些链接到用PHP构建的类似技术，我们将不胜感激。我用谷歌搜索了一些内置功能，唯一足够接近的是ImageMagick。但是从评论来看，它似乎无法在其中进行模式匹配。让我重新定义我自己我只是不想比较2个图像，假设图像中有一个GoogleLogo，并且有一个GoogleLogo图像作为单独的图像，如果有我想搜索的内容一些复制了GoogleLogo/图像的图像。 最佳答案 OpenCV是一个很棒的图像处理和计算机视觉开源库。我找到
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码、数据、文章💥1概述摘要-特征检测和匹配是许多计算机视觉应用的重要组成部分。它用于各种应用，例如将两幅图像对齐，以便无缝地拼接成一个复合的镶嵌图像，或者建立一组密集的对应关系，以构建3D模型。但是，选择要比较和匹配图像的特征仍然是一个持续搜索的领域。已经有许多算法用于此目的。在这个任务中，我们尝试实现和评估一些算法，如HARRIS、MSER、SIFT、PCA-SIFT、GLOH，
我在Java中使用OpenCV3.0(最新版本)，但是当我使用SURF算法或SIFT算法时，它不起作用并抛出异常:OpenCVError:Badargument(Specifiedfeaturedetectortypeis不支持。)在cv::javaFeatureDetector::create我已经用谷歌搜索了，但是针对此类问题给出的答案并没有解决我的问题。如果有人知道这个问题，请告诉我。提前致谢!更新:下面第三行的代码抛出异常。Matimg_object=Imgcodecs.imread("data/img_object.jpg");Matimg_scene=Imgcodecs.i
我正在阅读很多关于使用特征提取(siftecc)进行对象检测的文章。在计算了两个图像的描述符后，为了获得良好的匹配，他们使用了crossCheckMatching。(在sample/cpp/descritpor_extractor_matcher.cpp上找到)我能理解为什么这个选择吗？为什么我们需要评估两者descriptorMatcher->knnMatch(descriptors1,descriptors2,matches12,knn);descriptorMatcher->knnMatch(descriptors2,descriptors1,matches21,knn);我不明
我正在研究多维vector的快速神经网络搜索。(比如在提取和计算特征向量后搜索相似图像)我目前正在使用ORB，它用一些位串来描述它的关键点。要比较2个描述符，ORB需要汉明距离。我读过LSH基于Eucliand距离(L2)或Manathann距离(L1)计算其哈希表。这是否意味着LSH不是需要汉明距离的vector比较的选项？编辑LSH可以使用汉明距离，因为它根据初始位串上的子串创建哈希表，这就是它起作用的原因 最佳答案 汉明距离等同于限制为boolvector的L1(曼哈顿)距离。 关
我正在开展一个项目，我将使用单应性作为分类器中的特征。我的问题是自动计算单应性，我使用SIFT描述符来找到两个图像之间的点来计算单应性，但是SIFT给我的结果很差，因此我不能在我的工作中使用它们。我正在使用OpenCV2.4.3。起初我使用的是SURF，但我得到了类似的结果，所以我决定使用速度较慢但更精确的SIFT。我的第一个猜测是我的数据集中的图像分辨率太低，但我在最先进的数据集(Pointing04)上运行我的算法，我得到了几乎相同的结果，所以问题在于我所做的而不是在我的数据集中。在每个图像中找到的SIFT关键点之间的匹配是使用FlannBased匹配器完成的，我尝试了BruteF
我在opencv代码中使用sift算法从图像中获取描述符和关键点。我的代码是Ptrimage;vectorkeypoints;OutputArraydes;Feature2D*descriptor_type=newSIFT()Matimage_mat(image);(*descriptor_type)(image_mat,noArray(),keypoints,des,false);这里我可以在vector中获取图像的关键点。之后，我想获取每个关键点的Octave以获取更多详细信息。但是当我为一张图像计算每个关键点Octave值时，它看起来很奇怪我想确认他们是否正确。for(inti=
