问题描述 怎样在Eclipse环境,openCV下调用SIFT或SURF算法进行图像匹配? 在Eclipse中我自己下载了个OPENCV 2.4.10 就是不知道怎么调用其中的SIFT SUEF两种算法,求大神指教.不甚感激

问题描述 急!!!数字图像处理c#如何标记连通区域即去除小区域,要代码 数字图像处理c#如何标记连通区域即去除小区域,要代码,希望过路的大侠帮帮忙,拜托各位了!

本文实例讲述了java数据结构与算法之noDups去除重复项算法.分享给大家供大家参考,具体如下: public static void noDupa(int[] a){ int count = 0;//in int sub = 0;//计数器 for(int i=0; i<a.length-1; i++){//外层循环 if(a[i] != a[i+1]){ a[count] = a[i]; count++; } } } PS:感觉这个算法粗略看下觉得没啥子,实际上相当精妙!!先决条件---数

问题描述 如图所示,有若干类似图片.请问用怎样的特征提取与定位的算法,可以把最里面的部分识别并框出来?用什么算法实现呢?怎样利用圆形定位?求赐教.需要用C#编程实现. 解决方案 解决方案二:简单的说,圆形侦测可以用霍夫变换来做:(http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform)但要实现你的需求可能要求你具备一定专业领域(图像识别和图像处理)的能力.解决方案三:取最小轮廓,根据图中可知,取轮廓排在第三位的.不知道能不能帮上你解决方案四:引用2楼ailby0

介绍基于皮肤检测之后的,寻找最大连通区域,完成脸谱检测的算法.大致的算法步骤如下: 原图如下: 每步处理以后的效果: 程序运行,加载选择图像以后的截屏如下: 截屏中显示图片,是适当放缩以后,代码如下: [java] view plaincopy Image scaledImage = rawImg.getScaledInstance(200, 200, Image.SCALE_FAST); // Java Image API, rawImage is source image   g2.draw

问题描述 关于数字特征提取算法,在线等! 最近在弄数字识别,现在想通过算法计算出图片中每个数字闭合区域的个数,比如1,2,3,5的闭合区域个数为0,数字4,6,9的闭合区域个数为1,有没有哪位大神可以提供一些思路啊?或者感兴趣的可以一起讨论一下 解决方案 http://www.docin.com/p-542681146.html

     前面介绍了如何生成高斯图像金字塔,并计算了每组图像的高斯差分图像.现在介绍如何进行关键点搜索与定位(都在灰度图上搞的). 一.极值点计算    关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.为了寻找DoG函数的极值点,每一个像素点要和它所有的相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小. 每一幅高斯差分图像中的一个像素点,要和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较,以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点. 具体算法: (1)   遍历不同分辨率和尺

理解SIFT 理解SIFT MarkdownHTML ## SIFT步骤### 找尺度空间极值 可以用DoG找 需要讲理论依据和DoG结合进行推导 s值和$\sigma$值的选取问题### 关键点定位 和泰勒展开相关### 方向赋值### 局部图像描述符## SIFT用于目标识别的步骤 目标图像提取SIFT特征:搭建SIFT特征数据库 用快速kNN将目标特征在数据库中查找 用霍夫变换寻找属于同一单目标的簇(cluster) 用least-square(最小二乘法)验证## SIFT算法步

作者:计算机的潜意识 在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍.本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践.这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核.当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求. 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢? 我并不直接回答这个问题前.相反,我想请大家看两张图,下图是图一: 图1 机器学习界的执牛耳者