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当使用特征描述符时 [如 SIFT、SURF] - 近似最近邻法是在图像之间进行匹配的最快方法吗?
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你应该看看 pyramid match kernel ,这是迄今为止最成功的图像与局部特征匹配的算法之一。它具有线性时间复杂度,而不是将图像 A 中的每个特征与图像 B 中的每个特征进行比较,即 O(n^2)。还有免费implementation .
关于computer-vision - Approximate Nearest Neighbor 是计算机视觉中最快的特征匹配吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/119751/
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局部敏感散列对于 KNN 来说似乎是一种很好的技术,没有任何缺点。但是,如果有人在工业中将其用于实际应用,那么局部敏感散列的缺点是什么? LSH在什么情况下会失败或者做的有些糟糕?还是编码/调整需要很
我在下拉列表中有一个单词列表,并且有一个单词正在寻找合适的合作伙伴(用户正在选择它)为了使用户更容易(因为列表可能很长并且过程必须很快),我想提供一个可能的选项。 我已经了解了如何更改所选单词。 我想
当提到 this ASP.NET github wiki page ,它解释了如何使用“Nearest Win”方案丢弃同名(但不同版本)的包: Nearest wins means that the
基于 calculating average distance of nearest neighbours in pandas dataframe 中的代码,如何调整它以便将第二个和第三个最近邻居返回
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我将 C++ 与 Armadillo 库结合使用。 假设我有一个按数字顺序排序的 n x 1 列矩阵。例如 mat X; X.randn(100,1); mat X_sorted; X_sorted
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我的特征向量具有连续(或范围广泛)和二元分量。如果我简单地使用欧几里德距离,连续分量将产生更大的影响: 将对称与不对称表示为 0 和 1 以及从 0 到 100 的一些不太重要的比率,与将比率更改为
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我正在尝试找到一种在图像中查找颜色的方法。这是一个简化的示例: tree = ExampleData[{"TestImage", "Tree"}] 我可以看到那里有蓝色,所以我想在像素海洋中的某个地方
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假设我有一个程序可以创建 4x8 板。板上的每个单元格要么是彩色对象,要么是空单元格对象。如何找到看板中哪一行是空的并且最接近第 0 行? 我的尝试: public int emptyRow() {
是否有任何方法可以指定最近但仅次要成员的读取首选项模式?我们遇到两个不同的数据中心,我们的主节点是其中之一,而辅助节点位于两个数据中心。我们希望通过将查询路由到最近的可用节点来节省读取操作的网络延迟,
我正在尝试将图像上的颜色聚类到预定义的类别(黑色、白色、蓝色、绿色、红色)。我正在使用以下代码: import numpy as np import cv2 src = cv2.imread('obj
在论文“When Is 'Nearest Neighbor' Meaningful?”中我们读到,“我们表明,在某些广泛的条件下(在数据和查询分布或工作负载方面),随着维度的增加,到最近的距离neig
现在大多数餐馆和其他企业在其网站上都有一个“Find Locations”功能,可以列出给定地址/邮政编码的最近位置。这是如何实现的?将邮政编码与数据库进行匹配是一种简单易行的方法,但可能并不总是有效
我需要在我们的网站上“查找最近的位置”。 访问者在输入他们的邮政编码的地方,然后他们将被重定向到我们最近位置的特定网页。我们在美国和加拿大有四十个地点。 我怎样才能构建这样的东西?我可以使用 Goog
我正在阅读文档:https://docs.flutter.io/flutter/widgets/BuildContext-class.html This can lead to some tricky
我是一名优秀的程序员,十分优秀!