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

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

我正在尝试使用Boost的单元测试框架构建单元测试。我想将测试套件库与Boost提供的自动生成的测试模块动态链接起来。这是我一直在使用的基本结构:test_main.cpp:#defineBOOST_TEST_DYN_LINK#defineBOOST_TEST_MAIN#includelib_case.cpp:#defineBOOST_TEST_DYN_LINK#includeBOOST_AUTO_TEST_SUITE(test_lib)BOOST_AUTO_TEST_CASE(test_lib_case){BOOST_ASSERT(true);}BOOST_AUTO_TEST_SUI

我正在尝试从其源代码编译FileZilla。它需要C++14支持，而gcc4.9是必需的。4.8以上的版本，我都尝试安装，没有任何变化。难道上面的ubuntu版本没有gcc4.9吗？我得到的错误是:checkingwhetherg++supportsC++14featuresbydefault...nocheckingwhetherg++supportsC++14featureswith-std=gnu++14...nocheckingwhetherg++supportsC++14featureswith-std=gnu++1y...nocheckingwhetherg++suppor

我正在尝试在Ubuntu上运行cocos2d-x。它显示此错误:--LookingforIceConnectionNumberinICE--LookingforIceConnectionNumberinICE-found--FoundX11:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libX11.so--FoundOpenGL:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so--Lookingforincludefilepthread.h--Lookingforincludefilepthread.h-found--Lookingforpthread_cr

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

1、制作U盘系统        前几天装了双系统，当时脑抽装了22.04版本，又懒得重新搞，而且双系统还要来回切换，太麻烦了于是淘了一台台式机只装Ubuntu系统，今天刚到，光显卡装了半天...        言归正传，装系统第一步先找一个不用的U盘，里面的东西记得备份，因为制作U盘Ubuntu系统的时候会给你格式化U盘。然后打开网址Alternativedownloads|Ubuntu：下载22.04桌面（desktop版本，别下成sever了（血泪史，大怨种下载server装一大半才发现...））         双击打开ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso.t

是否有一种有效的方法可以在不使用任何插值的情况下在OpenCV中调整图像大小？而不是传统的“调整大小”，我希望我的图像将像素重新映射为更大的图像，但用0填充其他所有内容。例如将img1放大到img2的2倍以下:img1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]cv::resize(img1,img2,cv::Size(6,6));img2=[1,0,2,0,3,0,0,0,0,0,0,0,4,0,5,0,6,0,0,0,0,0,0,0,7,0,8,0,9,0,0,0,0,0,0,0]我知道最明显的方法是只使用for循环，但我想知道是否有使用OpenCV调用的更有效方法？