python中的轨迹交叉点
我正在使用 tensorflow 和 python 检测人员和车辆.我计算轨迹并使用卡尔曼滤波器预测它们，并拟合一条线来预测轨迹. 我的问题是如何找到两条轨迹之间的交点和碰撞时间? 我尝试了线到线的交点，但拟合线并不总是两点线，而是一条折线.这是我的尝试: detections = tracker.update(np.array(z_box))对于检测中的 trk [0]:trk
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System.TypeInitializationException 在 C# 中使用 Emgu.CV
此时我有一个函数，它从我的相机界面调用图像.此图像随后会保存到硬盘驱动器并显示在 Windows 窗体 GUI 中. 相机接口内部返回图像的函数如下:高度和宽度都是属于相机接口类的整数.在本例中，它们被设置为 800x600. public Image查询帧(){图像温度；钥匙){使用(捕获帽=新捕获()){cap.SetCaptureProperty(Emgu.CV.Cv
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我们如何使用最近邻插值算法围绕自定义枢轴点旋转 RGB 图像?
我正在尝试了解计算机视觉中的图像插值算法.我意识到有大量的插值技术，如线性、双三次、最近邻等用于图像旋转.似乎最近邻技术是该领域中最简单的算法.我了解基本概念，例如当我们使用旋转矩阵旋转图像时，由于余弦和正弦运算，新的图像行和列变为浮点值.因此，我们必须截断浮点值并进行插值以预测丢失图像坐标处的数据......我知道与这个问题非常相关的三个帖子:发布 1;发布 2 和 发布 3 在所有这些帖
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用于多人检测的滑动窗口技术
我正在开发用于检测人员的视频监控应用程序.目前我正在实现 HOG 描述符作为检测器.但是，我对滑动窗口技术有疑问.我的代码只能检测到一个人.我还使用 MexOpen CV 中的 Group Rectangles 来创建多个边界框.有人知道如何编写滑动窗口技术来检测多个对象吗?谢谢. % 读取图片im = strcat ('C:\Users\Documents\MATLAB\HOG\HOG\im
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cvSnakeImage() OpenCV API 示例/文档
谁能向我推荐有关如何使用 cvSnakeImage() 的任何教程/文档. 我已参考 此链接，但未提供示例. 我想使用这个 cvSnakeImage() 在图像上执行活动轮廓模型. 阈值化后的图像是眼睛，黑色的东西是眼睛瞳孔.我想使用 cvSnakeImage() 检测(绘制圆形)此图像中的眼睛瞳孔(某种约束，我只能使用此函数). C++ 平台 谁能向我推荐有关如何使
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在浏览器 Web 应用程序中同时对两个视频进行姿势检测不起作用
我编写了以下网络应用程序来对两个视频执行姿势检测.比如说，在第一个中给出一个基准视频，在第二个中给出一个用户视频(预先录制的视频或他们的网络摄像头)，然后比较两者的动作. 导入破折号，cv2将 dash_core_components 导入为 dcc将 dash_html_components 导入为 html将媒体管道导入为 mp从烧瓶进口烧瓶，响应mp_drawing = mp.soluti
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C++ 人脸检测/识别实现
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通过使用 matlab 应用 Gabor 方程创建 Gabor 滤波器
我尝试创建一个 Gabor 过滤器.我们都知道这种过滤器比任何其他过滤器都更复杂，因为它具有更复杂的特征，例如具有不同的尺度和方向.Gabor滤波器方程为: 要创建具有特定比例和方向的 Gabor 过滤器，wikipedia 给出了我们一个简单的matlab代码: sigma_x = sigma;sigma_y = 西格玛/伽玛；nstds = 3;xmax = max(abs(nstds
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在圆霍夫变换中，累加器分辨率的反比 (dp) 是多少，它如何影响圆检测?
OpenCV 文档指出: dp:累加器分辨率与图像分辨率的反比.例如，如果 dp=1 ，则累加器具有与输入图像相同的分辨率.如果 dp=2 ，累加器的宽度和高度只有一半. 但它没有说明这个值的大小如何影响圆检测.我以为累加器只是最大值的集合，它怎么有分辨率? 解决方案 在霍夫变换期间，您将输入图像转换为所谓的霍夫空间.试图找到圆时它是 3 维的(三个维度是圆心和半径的坐标).在
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如何使用 OpenCV 重写这个经线仿射?
我正在尝试优化 此 代码，尤其是: bool interpolate(const Mat &im, float ofsx, float ofsy, float a11, float a12, float a21, float a22, Mat &res){布尔 ret = 假；//输入大小(-1 用于安全双线性插值)常量 int 宽度 = im.cols-1;常量 int 高度 = im.row
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Accord.NET 比较两个图像以确定相似度
我想请您就为什么代码可能变得无响应以及如何修复它提出建议. 我正在使用 Accord.NET 来比较图像.我项目的第一阶段是比较两个图像，一个观察图像和一个模型图像，并确定它们的相似程度；第二，将观察到的图像与我的整个数据库进行比较，以确定观察到的图像最有可能基于模型的分类方式.现在我专注于第一个.我最初尝试使用 ExhaustiveTemplateMatching.ProcessImage
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MATLAB 中的 Houghlines
使用霍夫线检测图像中的线条后，我如何使用它计算参考图像线条的角度变化(旋转)? 解决方案 读者注意:这是一个后续问题，背景参考这些: 如何选择最大强度在MATLAB中的霍夫变换? 在 MATLAB 中计算位移 这个过程与我之前展示的类似.下面我使用的是 您之前问题中的图片(因为你只提供了一个，我通过将第一个旋转 10 度创建了另一个). 我们首先检测两个图像的线条.我们
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如何计算矩阵中 1 和 0 的个数?
我有一张图片，我只剪掉了一列.之后我把它变得合乎逻辑，所以这个专栏里只有 0 和 1. 假设我在此列中的值是 1111000110000000000000011111111 我想计算每个 1 块或每个 0 块的长度. 结果是 1 - 4(前 1)0 - 3(前 0)1 - 2等等... 我只知道整个列的计数，但我不能对每个不同的块进行计数.请任何人帮助我. 解决方案 设
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背景减法的中值方差
我在论文的实施过程中遇到了一些问题移动观察者的统计背景减法. 问题 1: 在第 4.1 节中，它谈到“...中值方差是根据第一个组件在整个图像上计算..." 我很困惑作者的实际意思. 根据 Stauffer &Grimson 的论文 Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking (1999)，对于每个背景
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立体校准 Opencv Python 和视差图
我有兴趣找到一个场景的视差图.首先，我使用以下代码进行了立体校准(我在 Google 的帮助下自己编写了它，在没有找到任何用 Python 编写的 OpenCV 2.4.10 相同的有用教程之后). 我在两个相机上同时拍摄了棋盘的图像，并将它们保存为 left*.jpg 和 right*.jpg. 将 numpy 导入为 np导入简历2导入全局# 终止条件标准 = (cv2.TERM_CR
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圆形邻域运算:matlab颜色直方图
假设我有一张灰度图像.考虑每个像素周围的圆形邻域窗口.我需要获取每个像素周围圆形邻域的颜色直方图. 如何在 MatLab 中针对这个问题有效地实现循环邻域运算? 解决方案 我不想给你一切，但我认为这应该对你有很大帮助. 你可以做一个圈子做类似的事情 h = fspecial('disk',rad);h = h＞0； 然后你可以把它放在一个更大的矩阵中的任何地方做类似的事情
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测量金属零件孔的直径图片，用远心、单色相机和opencv拍摄
设置: 相机:Blackfly S Mono 20.0 MP 镜头:光远心镜头 TC23080 灯:16 个绿色 LED Python:3.7.3 openCV:4.0+ 抱歉图片链接，但一张图片大约 20MB，也不想失去任何质量 图像样本: https://drive.google.com/file/d/11PU-5fzvSJt1lKlmP-lQXhdsuCJPG
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如何计算一台摄像机相对于第二台摄像机的外参?
我已经针对某个世界坐标系校准了 2 个相机.我知道它们每个相对于世界框架的旋转矩阵和平移向量.如何从这些矩阵中计算一个相机相对于另一个相机的旋转矩阵和平移向量?? 请提供任何帮助或建议.谢谢！ 解决方案 首先将你的旋转矩阵转换成一个旋转向量.现在每个相机都有 2 个 3d 矢量，称为 A1、A2、B1、B2.关于某个起源 O，您拥有所有 4 个.您需要的规则是 A 相对于 B =
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带虚线或虚线的opencv矩形
我这里有一行代码使用了opencv的python绑定: cv2.rectangle(img, (box[1], box[0]), (box[3], box[2]), (255,0,0), 4) 这会在厚度为 4 的图像 img 上绘制一个红色矩形. 但是有没有办法可以对矩形的线条进行风格化?没有太多.只是点缀或虚线，就是这样. 解决方案 import cv2将 numpy 导入为
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来自窗口屏幕截图的模板匹配
我做了什么 我有一个小模板图像，用于在较大的屏幕截图图像中查找匹配子图像的坐标.屏幕截图本身在 BitBlt 的帮助下被捕获到内存 DC，然后通过 GetDIBits 转换为 cv::Mat，如下所示: HDC windowDc = GetWindowDC(hwndTarget);HDC memDc = CreateCompatibleDC(windowDc);//...HBITMAP h
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