Als «local-features» getaggte Fragen

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Skalierungs- und Rotationsinvariante Feature-Deskriptoren
Können Sie einige skalierungs- und drehungsinvariante Feature-Deskriptoren zur Verwendung bei der Feature-Erkennung auflisten? Die Anwendung dient zur Erkennung von Autos und Menschen in Videos, die von einem UAV mit einem Klassifikator für mehrere Klassen aufgenommen wurden. Bisher habe ich mich mit SIFT und MSER befasst (was affin invariant ist). Ich …
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Bildregistrierung durch Segmentierung
Bildregistrierungsalgorithmen basieren normalerweise auf Punktmerkmalen wie SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). Ich habe einige Hinweise auf Linienmerkmale gesehen, aber ich habe mich gefragt, ob es möglich ist, Bildsegmente anstelle von Punkten abzugleichen . Zum Beispiel, gegebene Quelle und transformiertes Bild: Ich kann Kantenerkennung, Unschärfe und Wasserscheidetransformation auf jedem ausführen: Bedauerlicherweise stellte …
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Bildverarbeitung vor der Feature-Erkennung
Ich habe einen Feature-Detektor basierend auf Harris-Ecken implementiert . Es funktioniert meistens gut, aber es gibt Fälle, in denen es schlecht funktioniert. Ich muss dafür sorgen, dass es auf vielen verschiedenen Bildern funktioniert, ohne es einzeln zu konfigurieren. Das Problem liegt beim Detektorschwellenwert. Wenn der Detektor zu niedrig eingestellt ist, …
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Gute Funktionen / Algorithmen zum Erkennen von Automodellen in Bildern
Ich habe eine Frage zur Objekterkennung, insbesondere zur Erkennung von Automodellen! Ich bin am Anfang einer Arbeit über die Identifizierung des gleichen Automodells in verschiedenen Bildern. Im Moment denke ich, dass einer der besten Algorithmen für die 3D-Objekterkennung SIFT ist, aber nachdem ich ein bisschen mit einer Demo-Implementierung herumgespielt habe, …
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Vorverarbeitung zur Verbesserung der Harris-Eckenverfolgung zwischen Videobildern?
In unserer unbemannten Graustufen-Videobildstabilisierungsanwendung für Luftfahrzeuge haben wir Schwierigkeiten, die "guten" Harris-Ecken in Bild N + 1 zu finden, die aus Bild N ausgewählt wurden. Die Ursache der Schwierigkeit scheinen radikale ungleichmäßige Pixelkontraständerungen zwischen Bildern zu sein. Vielleicht ist es die Hauptursache für die Verschiebung des Pixelkontrasts, in der Luft …
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Vorgeschlagene Vorverarbeitungsmethoden für OCR auf kreisförmigen Bildern
Hallo, dies ist mein Beispielbild. Ich werde bei solchen Bildern eine Echtzeit-Zeichenerkennung durchführen. Ich habe versucht, SURF, SIFT, MSER und Template ohne Vorverarbeitung auf dem Originalbild abzugleichen. Ich kann Zeichen erkennen, aber wenn sich das Bild ändert, funktioniert diese Funktionserkennungsmethode nicht, da die Zeichen auf dem Bild nicht viele interessierende …
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Wie funktioniert der hessische Merkmalsdetektor?
Ich kenne den Harris-Eckendetektor und verstehe die Grundidee seiner zweiten , , Kanten und andere instabile Punkte können über entfernt werden .M=[I2xIxIyIxIyI2y]M=[Ix2IxIyIxIyIy2]M = \left[ \begin{array}{cc} I_x^2 & I_xI_y \\ I_xI_y & I_y^2 \end{array} \right]MMM Beim hessischen Detektor wird jedoch die hessische Matrix verwendet, um Schlüsselpunkte zu erkennen und Kanten zu …
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Merkmalsextraktion / -reduzierung mit DWT
Für eine gegebene Zeitreihe mit einer Länge von n Zeitstempeln können wir eine diskrete Wavelet-Transformation (unter Verwendung von 'Haar'-Wavelets) durchführen und dann (zum Beispiel in Python) - >>> import pywt >>> ts = [2, 56, 3, 22, 3, 4, 56, 7, 8, 9, 44, 23, 1, 4, 6, 2] >>> …
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