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=

我正在使用C++和OpenCV开发一个简单的“激光线”扫描仪。到目前为止我可以检测到激光线的中心，精度为1个像素，因此我有一个可能的“子像素”函数/算法的起点。(激光线大约15-20像素宽)现在我有兴趣将其改进为亚像素精度。我知道OpenCV有一些亚像素检测功能，但据我所知这些仅用于检测角落。如果有人有任何建议，我很想听听。一些信息；系统:QTFramework、C++、OpenCV库相机；单色(没有颜色)，配备红色滤镜图像分辨率；2560x1920注意:激光线只会分析1张图像。 最佳答案 有两种基本方法我用过，效果不错:简单:在一

很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭9年前。我正在做一个项目，我的教授说“也尝试使用热视觉”。我正在OpenCV中完成整个项目，无法放弃它。我不知道如何进行热视觉。我只花了50到70美元购买任何设备，因为剩下的钱都花在了我正在使用的其他设备上。所以我的问题是，如何进行热视觉？我现在在普通网络摄像头拍摄的视频的帮助下使用OpenCV识别人类，但热视觉也由教授建议。有什么方法可以在OpenCV中进行热视觉吗？我需要什么样的cjeap设备？设备还

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

我正在尝试使用TesseractOCRLibrary为了创建一个程序来读取电梯楼层号码的图片。我还没有找到任何关于如何将Tesseract库包含到C++文件中的示例。像这样的东西:#include"tesseract.h"我在Ubuntu10.10上使用Tesseractv3.00。 最佳答案 PlatformStatus页面对如何安装它有一些评论。它具有也需要安装的依赖项(leptonica)。Anothersolution也从上面的讨论中链接了其他linux发行版的类似细节。当涉及到与您的程序的链接时，thispost有一些细节

我真的对机器学习、数据挖掘和计算机视觉领域充满热情，我正在考虑让事情更进一步。我正在考虑购买LEGOMindstormsNXT2.0机器人来尝试试验机器学习/计算机视觉和机器人算法，以便更好地理解几个现有概念。你会鼓励我这样做吗？您是否推荐任何其他替代方法来了解这些领域的实用方法，这些方法是可以接受的昂贵(将近200-250磅)？有没有我可以购买并用来做实验的迷你机器人？ 最佳答案 如果您的兴趣是机器学习、数据挖掘和计算机视觉，那么我认为Legomindstorms不是您的最佳选择。除非您也对机器人/电子学感兴趣。进行有趣的机器学习

我是opencv的新手。我现在正在研究OpenCV中图像转换的概念。所以我的问题是，1)为什么仿射变换用2*3矩阵，透视变换用3*3矩阵？2)何时相互使用仿射变换和透视变换？有什么建议吗？ 最佳答案 1)这不是关于OpenCV的问题，而是关于数学的问题。对点(x,y)应用仿射变换意味着:x_new=a*x+b*y+c;y_new=d*x+e*y+f;因此仿射变换有6个自由度:a、b、c、d、e、f。它们存储在2x3矩阵中:第一行是a、b、c，第二行是d、e、f。您可以通过矩阵和vector相乘对点应用变换。(x,y)的透视变换为:z

我想将YCrCb拆分为Y、Cr和Cbchannel。代码运行良好，但是当我为每个Y、Cr、Cb使用imshow("Y",y)显示channel时，所有channel看起来都是灰色的。只有Ychannel必须是灰色的，其他channel应该是彩色的。我对吗？或者代码有什么问题？MatRGBImage;RGBImage=imread("xx.jpg");cvtColor(RGBImage,YCrCb,CV_RGB2YCrCb);vectorycc_planes;split(YCrCb,ycc_planes);Maty=ycc_planes[0];MatCr=ycc_planes[1];Ma

为什么我在“BIO_flush(b64);”行收到警告消息“警告:未使用计算值”我怎样才能摆脱它？unsignedchar*my_base64(unsignedchar*input,intlength){BIO*bmem,*b64;BUF_MEM*bptr;b64=BIO_new(BIO_f_base64());bmem=BIO_new(BIO_s_mem());b64=BIO_push(b64,bmem);BIO_write(b64,input,length);BIO_flush(b64);BIO_get_mem_ptr(b64,&bptr);unsignedchar*buff=(u

我正在尝试编写SIFT的实现，作为练习。但是，我遇到了我还没有弄清楚的问题。据我所知，我得到的结果与SIFT正好相反:它会找到图像中无趣的平坦区域。我正在使用VXL。不管怎样，我对SIFT早期的理解是这样的:构建高斯金字塔利用这个金字塔，得到一个差分高斯金字塔找到所有局部极值以获得潜在的关键点没关系，因为我还没有走到这一步。我有一个pastebin我的代码，如果有人愿意提供帮助，我将永远感激不已。到目前为止，this是我的算法吐出的结果，在每个检测到的“关键点”的位置都有一个洋红色像素。最后，标准免责声明，如果我做错了什么或违反了一些行为准则，我深表歉意。