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我试图理解 .houghcircles() 函数,但我不完全理解 dp 影响结果. 查找 http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=houghcircles#houghcircles,它说: dp – 累加器分辨率与图像的反比 例如, 如果 dp=1 ,则累加器具有相同的分
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比如说,我想训练一个 CNN 来检测图像是否是汽车. 选择“非汽车"数据集有哪些最佳做法或方法? 因为这个数据集可能是无限的(基本上任何不是汽车的东西) - 是否有关于数据集需要多大的指南?它们是否应该包含与汽车非常相似但又不是汽车的物体(飞机、船等)? 解决方案 与所有监督机器学习一样,训练集应该反映模型将要使用的真实分布.神经网络基本上是一个函数逼近器.您的实际目标是近似真
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我是计算机视觉领域的新手.我想检测草图像中的某种植物. 原图 Canny 边缘检测算法 霍夫线变换(边缘检测后) 我已经试过了: 通过比较区域中白色像素的平均值来去除背景中的草. 使用霍夫线变换算法进行线检测(草加错线) 您认为检测这种植物的最佳方法是什么? 解决方案 我想到了虚拟解决方案.由于草比植物本身更详细: 应用 Canny 或任何其他边
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嘿,OpenCV/Emgu 大师, 我有一张正在为其生成轮廓的图像,见下文.我正在尝试生成基于颜色直方图的图像搜索空间的修剪以查找.我怎样才能在突出的对象轮廓周围获得遮罩并阻挡其余部分.所以我有一个两部分的问题: 如何“反转"轮廓外的图像?填埋反转,不是吗?我对 OpenCV 中的所有选项感到困惑. 其次,我如何从轮廓物体生成一维颜色直方图,在这种情况下红色汽车排除黑色背景,只生
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我在 OpenCV 中实现了我在 MATLAB 中设计的算法.我正在为 OpenCV 中的 SURF 特征提取器编写单元测试,我想将 MATLAB 提取的 SURF 特征的输出与 OpenCV 进行比较. 这个问题是,对 MATLAB 和 OpenCV 提取器使用相同的参数时,我得到了不同数量的特征.这怎么可能?是否有不同的方式来实现 SURF? 对于 MATLAB (http://w
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给定下图: 我想确定哪些颜色区域被其他颜色区域包围或包围.这如何计算?有没有办法创建一种显示这些信息的树或表? 示例:所有红色像素都在黄色区域内. 解决方案 据我所知,没有内置函数可以执行此计算,但这里有一个关于如何获取所需信息的想法... 首先,您需要从上方获取 RGB 图像并将其转换为索引图像和颜色图.这是一种方法: img = double(imread('nes
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所以我有一个深度图和相机的外在和内在.我想取回 3D 点和表面法线.我正在使用函数ReprojectImageTo3D.在立体校正函数中找到 Q 如何获得旋转矩阵之间第 1 和第 2 相机的坐标系?我有单独的旋转矩阵和平移向量,但是如何在“相机之间"获得它?.另外这会给我3D点.有没有一种方法可以生成表面法线? 解决方案 既然你有两个摄像头的外在矩阵,你不能简单地把摄像头1的逆外在矩阵乘以
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我想检测这种模式 如您所见,它基本上是字母 C,在另一个内部,具有不同的方向.我的模式可以有多个 C,我发布的带有 2 个 C 的只是一个示例.我想检测有多少个 C,以及每个 C 的方向.现在我已经设法检测到这种模式的中心,基本上我已经设法检测到最里面 C 的中心.您能否提供有关我可以使用的不同算法的任何想法? 解决方案 我们开始!这种方法的高级概述可以描述为顺序执行以下步骤:
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我想开发一个 Python OpenCV 脚本来复制/改进我开发的 Gimp 程序.该过程的目标是提供一个 x,y 点阵列,该阵列遵循草地和硬表面之间的分界线.这个阵列可以让我完成我的 500 磅 54 英寸宽的压力清洗机器人,它有一个 Raspberry Pi Zero(和摄像头),这样它就可以以每秒几英寸的速度跟随那个边缘.我将监控和/或当我在沙发上看电视时,通过它的 wifi 视频流和 iP
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我有以灰度 16 位 tiff 格式编码的图像.他们使用 16 位颜色深度的变体,其中最大强度为 4,096. 我相信 openCV 中的默认最大强度是 65,536,所以我的图像使用以下代码显示为黑色. 导入 cv2图像 = cv2.imread("test.tif", -1)cv2.imshow('tiff', 图片)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindow
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这些功能是如何工作的?我正在使用 Python3.7 和 OpenCv 4.2.0.提前致谢. approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt, True), True) 解决方案 如果您正在寻找示例代码段,以下是一个: 导入 cv2导入 imutils# edged 是边缘检测到的图像cnts = cv2.findContour
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我试图找出三角表面上两点之间的距离(测地线距离).它看起来像一个基本的操作,并不是微不足道的.所以我想知道是否有任何图书馆可以做到这一点?我的谷歌 fo 失败了,所以我将不胜感激任何指针. (我知道 CGAL、scipy.spatial,但我在文档中找不到任何内容,如果我错过了那里的内容,请告诉我) 解决方案 三角网格上计算测地线距离的实现有很多.有些是近似的,有些是精确的.
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我使用 EmguCV(openCV 的包装器)在 C# 中编写了一个程序.该程序使用 camshift 算法跟踪对象.围绕对象绘制一个矩形.光标移动到矩形的中心.输入来自网络摄像头. 最初的问题是光标无法覆盖整个屏幕.它的运动仅限于框架尺寸.所以我应用了一个乘法因子: X 方向移动的屏幕宽度/帧宽度. Y 方向移动的屏幕高度/帧高度 这样鼠标就可以覆盖整个区域.但是鼠标移动
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我想使用 OpenCV 做一些 Structure-from-Motion.到目前为止,我有 basicmatix 和 essentialmatrix.有了基本矩阵,我正在做 SVD 以获得 R 和 T. 我的问题是我有 2 个可能的 R 解决方案和 2 个可能的 T 解决方案,这导致整体姿势有 4 个解决方案,其中 4 个解决方案中只有一个是正确的.如何找到正确的解决方案? 这是我的
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我正在尝试检测从我的网络摄像头拍摄的视频中的红色.下面给出的以下代码示例取自 OpenCV 文档.代码如下: 导入 cv2将 numpy 导入为 np上限 = cv2.VideoCapture(0)而(1):# 获取每一帧_, frame = cap.read()# 将 BGR 转换为 HSVhsv = cv2.cvtColor(帧,cv2.COLOR_BGR2HSV)# 定义 HSV 中蓝色的
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来自软件开发,我是图像处理的新手.我尝试获取形状为 (100, 100, 3) 的 numpy 数组的图像中两个像素之间的距离. 例如,我想找到图像中像素蓝色 (0, 0, 255) 和像素红色 (255, 0, 0) 之间的距离,我尝试使用 for 循环或 np.where() ...但没有成功.距离可能是图像中两个索引之间的某种差异(这些颜色的像素可能更多,因此至少在图像中第一次遇到)
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假设我们有如下图片: [![输入][1]][1] 我想确定边的数量,以及每边的长度. 在图像中,我们将三个边缘作为直线,而上一个是弯曲的边缘.我能够使用 Canny 边缘检测找到三个直边的长度.我们可以有四个顶点坐标,我们可以计算出三个直边/线的长度,但无法找到弯曲边的长度. 查找图像 python 中的边数和每边的长度以及顶点数这是获得图像中的边数,我们通过上面链接中的代
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我正在尝试从 Homography 函数中找到旋转和平移.首先我计算相应的特征点并使用 findHomography() 我计算了 Homography Matrix.然后,使用 decomposeHomographyMat(),我得到了四个旋转和平移结果. 我使用的代码如下: 垫 frame_1, frame_2;frame_1 = imread("img1.jpg", IMREAD_G
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我需要在 google colaboratory 中上传图像数据集.它里面有包含图像的子文件夹.我在网上找到的都是单个文件. 从 google.colab 导入文件上传=文件.上传() 有什么办法吗? 解决方案 要上传数据到 Colab,你有三个方法. 方法一 您可以在 Colab UI 中直接上传文件或目录 数据保存在 Colab 本地机器中.在我的实验中,有三个特
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我正在尝试从看起来具有非常好的清晰度的图像中检测圆形.我确实意识到圆圈的一部分丢失了,但从我读到的关于霍夫变换的内容来看,这似乎不会导致我遇到的问题. 输入: 输出: 代码: //读取图片Mat src = Highgui.imread("input.png");//将其转换为灰色垫 src_gray = 新垫();Imgproc.cvtColor(src, src_gray,
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