orb

Orbital Apps 给我们带来了一种新的软件包类型 ORB，它具有便携软件、交互式安装向导支持，以及离线使用的能力。 便携软件很方便。主要是因为它们能够无需任何管理员权限直接运行，也能够带着所有的设置和数据随 U 盘存储。而交互式的安装向导也能让我们轻松地安装应用。 OPEN RUNNABLE BUNDLE (ORB) ORB 是一个自由开源的包格式，它和其它包格式在很多方面有所不同。ORB 的一些特性： 压缩：所有的包都经过 squashfs 压缩，体积最多可减少 60%。 便携模式：如果一个便携 ORB 应用是在可移动设备上运行的，它会把所有设置和数据存储在那之上。 安全：所有的 ORB 包使用 PGP/RSA 签名，通过 TLS 1.2 分发。 离线：所有的依赖都打包进软件包，所以不再需要下载依赖。 开放式软件包：ORB 软件包可以作为 ISO 镜像挂载。 种类 ORB 应用现在有两种类别： 便携软件 SuperDEB 1. 便携 ORB 软件 便携 ORB 软件可以立即运行而不需要任何的事先安装。这意味着它不需要管理员权限，也没有依赖！你可以直接从 Orbital Apps 网站下载下来就能使用。 并且由于它支持便携模式，你可以将它拷贝到 U 盘携带。它所有的设置和数据会和它一起存储在 U 盘。只需将 U 盘连接到任何运行 Ubuntu 16.04 的机器上就行了。

I was just making a small experiment to play around with different detector/descriptor combinations. My code uses an ORB_GPU detector for detection of features and SURF_GPU descriptor for calculating the descriptors. I uses a BruteForceMatcher_GPU to match the descriptors and i am suing the knnMatch method to get the matches. The problem is I am getting a lot of unwanted matches, the code is literally matching every feature it could find in both the images. I am quite confused with this behavior. Following is my code ( GPU version ) #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <iostream>

I am running Ubuntu 14.04. I am trying to run FLANN with openCV 3 but I get an error. Everything bellow was tried by using AKAZE and ORB but the code if from my attempt to use ORB. I use ORB to find the descriptors and key-points. Ptr<ORB> detector = ORB::create(); std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2; Mat descriptors_1, descriptors_2; detector->detectAndCompute( img_1, noArray(), keypoints_1, descriptors_1 ); detector->detectAndCompute( img_2, noArray(), keypoints_2, descriptors_2 ); After I use ORB, I use the following code to find matches: FlannBasedMatcher matcher; std::vector

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: hi im working in Matching Features with ORB python opencv but when i run this code i get this error Traceback (most recent call last): File "ffl.py", line 27, in for m,n in matches: TypeError: 'cv2.DMatch' object is not iterable i don't know how to fix it import numpy as np import cv2 import time ESC=27 camera = cv2.VideoCapture(0) orb = cv2.ORB_create() bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) imgTrainColor = cv2.imread('/home/shar/home.jpg') imgTrainGray = cv2.cvtColor(imgTrainColor, cv2.COLOR_BGR2GRAY) kpTrain = orb.detect

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I would like to init my ORB from property file (normally I init it like this, while running my examples: ./app -ORBInitRef NameService=corbaloc::localhost:2809/NameService ) I wrote a simple code: private static String[] readConfigFile() { Properties prop = new Properties(); String arg[] = new String[1]; try { prop.load(new FileInputStream("config.properties")); } catch (IOException ex) {} arg[0] = prop.getProperty("ORBInitRef"); return arg; } and then tried to init my orb: clientsORB = org.omg.CORBA.ORB.init(readConfigFile(), null); but

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am trying to use FLANN with ORB descriptors, but opencv crashes with this simple code: vector > dbKeypoints; vector dbDescriptors; vector objects; /* load Descriptors from images (with OrbDescriptorExtractor()) */ FlannBasedMatcher matcher; matcher.add(dbDescriptors); matcher.train() //> Crash! If I use SurfDescriptorExtractor() it works well. How can I solve this? OpenCV says: OpenCV Error: Unsupported format or combination of formats (type=0 ) in unknown function, file D:\Value\Personal\Parthenope\OpenCV\modules\flann\sr c\miniflann.cpp,

1、算法介绍 1.1 Fast 特征提取 ORB算法的特征提取是由FAST算法改进的，这里成为oFAST（FASTKeypoint Orientation）。也就是说，在使用FAST提取出特征点之后，给其定义一个特征点方向，以此来实现特征点的旋转不变形。FAST算法是公认的最快的特征点提取方法。FAST算法提取的特征点非常接近角点类型。oFAST算法如下： 步骤一 ：粗提取。该步能够提取大量的特征点，但是有很大一部分的特征点的质量不高。下面介绍提取方法。从图像中选取一点P，如上图1。我们判断该点是不是特征点的方法是，以P为圆心画一个半径为3pixel的圆。圆周上如果有连续n个像素点的灰度值比P点的灰度值大或者小，则认为P为特征点。一般n设置为12。为了加快特征点的提取，快速排出非特征点，首先检测1、9、5、13位置上的灰度值，如果P是特征点，那么这四个位置上有3个或3个以上的的像素值都大于或者小于P点的灰度值。如果不满足，则直接排出此点。 步骤二 ：机器学习的方法筛选最优特征点。简单来说就是使用ID3算法训练一个决策树，将特征点圆周上的16个像素输入决策树中，以此来筛选出最优的FAST特征点。 步骤三 ：非极大值抑制去除局部较密集特征点。使用非极大值抑制算法去除临近位置多个特征点的问题。为每一个特征点计算出其响应大小。计算方式是特征点P和其周围16个特征点偏差的绝对值和