noonv

я её даже немного поковырял - Пример работы самоорганизующейся инкрементной нейронной сети SOINN

возможно, но и такое сравнение векторов дескрипторов вполне работает в find_obj.cpp, в варианте без flann так и делают: double compareSURFDescriptors( const float* d1, const float* d2, double best, int length ) { double total_cost = 0; assert( length % 4 == 0 ); for( int i = 0; i < length; i += 4 ) { double t0 = d1[i] - d2[i]; double t1 = d1[i+1] - d2[i+1]; double t2 = d1[i+2] - d2[i+2]; double t3 = d1[i+3] - d2[i+3]; total_cost += t0*t0 + t1*t1 + t2*t2 + t3*t3; if( total_cost > best ) break; } return total_cost; }

2Nuzhny отличный ликбез! если не возражаете потом утащу в курс про OpenCV (со ссылкой, разумеется)

можно сравнить очень просто - по расстоянию Евклида

а при чём Чамфер и SIFT? O_o

спасибо

очень просто: скоро выложу код для слежения за точкой с помощью web-камеры на сервах

было бы неплохо если бы вы поделилсь своим опытом Спасибо!

Привет! это не вопрос — а план работы, которую за вас никто не сделает Успехов!

а при чём тут библиотека - видимо имеется в виду сравнение алгоритмов? О_о

гм... HOG?

разумеется да. raw_buf - это массив ваших данных (из примера про memcpy()) (опять-таки в правильной укладке)

можно сделать просто: memcpy(cv_image->imageData, raw_buf, raw_buf_size); или же чуть сложнее: // помещаем данные в матрицу CvMat image_mat = cvMat(raw_height, raw_width, CV_8UC3, raw_buf); IplImage cv_image; // преобразуем матрицу в изображение cvGetImage(&image_mat, &cv_image);

смотрю, вам тоже очень понравились получающиеся "комиксы"

должен пробовал USB-captur-ы, а так же PCI-ю платку на bt878