wly2020-robot
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# v# 2519 f# 5022 vt# 3263 vn# 2519 texture file ../obj/diablo3_pose/diablo3_pose_diffuse.tga loading 1024x1024/24 ok texture file ../obj/diablo3_pose/diablo3_pose_nm_tangent.tga loading 1024x1024/24 ok texture file ../obj/diablo3_pose/diablo3_pose_spec.tga loading 1024x1024/24 ok # v# 4...
点位跟踪，求教大神指导！上效果图： 1 原模板图上任意取一点  2 不同旋转角度和平移后，跟踪后的对应点位(被放大)效果图：   134dec2dbde3.jpg)   
你好，meiqua.我用的是你开源的实例shape_based_matching_fusion_by_hand。由于考虑到匹配角度精度问题，我将angle_test(“train”)函数中的一行代码由shapes.angle_step=1改了shapes.angle_step=0.1；训练和测试图片分辨率是：2048*2448； 运行angle_test("test");运行时间由0.087616s提升到0.16139s;请问这是正常的吗？运行速度能优化吗？运行环境：VS2017+OPENCV3.4.9+WIN10.  
你好，meiqua！我在测试匹配检测程序运行时间时，发现读取test_templ.yaml和装载test_info.yaml这两个训练数据文件耗时太多，大概在60ms左右，如果训练加上scale，耗时会去到240-300ms,而后面匹配检测和精确度处理也就差不多也就60ms左右。请问读取和装载着两个训练文件需要这么长时间正常吗？可以优化吗？谢谢。
模板制作对匹配影响
你好，我采用mask掩码制作任意形状模板，我试了，也可以匹配，但是我对掩码部分会不会影响匹配效果不太确定，请问掩码部分会影响匹配效果(也就是会不会影响匹配的得分)吗？谢谢！附件原图和 模板图效果： 模板图：  原图： 
你好，我在针对某一个检测目标，训练模板的时候，设置classId一样，进行多次训练，得到的model_templ.yaml里面数据一直在递增；尽管我在训练模板前把之前的model_templ.yaml删除掉，情况没有得到改变；这样会导致后面检测访问越界时出错；出错代码如下： float r_scaledW = templWidth / 2.0f*m_infos[match.template_id].scale; float r_scaledH = templHeight / 2.0f*m_infos[match.template_id].scale; 我认为肯定是哪里保存上一次的训练数据，这样对于classId一样，每训练一次，在原先基础上保存一次，后面一直积累；对于classId一样，能否只保存当前训练的数据到model_templ.yaml里面？谢谢！这是训练3次的训练数据文件附件： [model0_templ.log](https://github.com/meiqua/shape_based_matching/files/6369316/model0_templ.log)
你好，关于尺寸变化匹配问题请教你。 训练图：  训练代码配置：  运行结果：   匹配位置区域变小及严重偏移。
你好，meiqua!我运行实例shape_based_matching-fusion_by_hand中的angle_test,得到的结果如下：  得到的匹配中心点坐标：(364-100,342-100）,即就是(264,242). 而模板中心坐标为(130 + 270/2,110+270/2),即就是(265,245). 中心坐标有1至3个像素偏差，请问正常吗？谢谢。
你好。我是fusion+icp融合版本；在电脑上运行，耗时：70ms左右；移植到瑞芯微RK339 上的arm+linux上运行400ms左右？检测图片已经resize 缩小2倍进行测试；请问算法方面能否加速？使得耗时控制在70ms左右？谢谢。
你好！我把模板图像和要检测图像分别缩小2倍，进行训练和检测，但是在运行这行代码:std::vector matches = detector.match(padded_img, ui->matchThreshSpinBox->value(), ids);会出现程序崩溃；如果不缩放，程序正常运行。