OpenCV 图像匹配 - 表单照片与表单模板
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computer-vision相关内容
如何使用 OpenCV 确定 HoughLines 函数找到的线的角度?
使用 OpenCV 中的 HoughLines 函数，是否可以确定生成的线相对于图像底部的角度? 解决方案 如果你使用 HoughLines 函数，它会为你提供已经由两个参数定义的线:theta 和 rho，as 向量线条；//检测线HoughLines(图像, 线条, 1, CV_PI/180, 150, 0, 0 );//获取行for(size_t i = 0; i
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OpenCV 2.3 相机校准
我正在尝试使用 OpenCV 2.3 python 绑定来校准相机.我在 matlab 中使用了下面的数据并且校准工作，但我似乎无法让它在 OpenCV 中工作.我作为初始猜测设置的相机矩阵非常接近从 matlab 工具箱计算的答案. 导入 cv2将 numpy 导入为 npobj_points = [[-9.7,3.0,4.5],[-11.1,0.5,3.1],[-8.5,0.9,2.4],[
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卷积神经网络是否具备图像定位能力?
据我所知，CNN 依赖于滑动窗口技术，只能指示给定边界框中的任何位置是否存在某种模式.这是真的吗? 如果没有任何此类技术的帮助，是否可以使用 CNN 实现本地化? 解决方案 这是图像识别中的一个悬而未决的问题.除了滑动窗口，现有的方法包括预测图像中的对象位置作为 CNN 输出、预测边界(将像素分类为是否属于图像边界)等.参见例如 这篇论文 和其中的参考资料. 还请注意，使用最大
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在numpy中使用as_strided函数的滑动窗口?
当我开始使用 python 实现一个滑动窗口来检测静止图像中的对象时，我开始了解这个不错的功能: numpy.lib.stride_tricks.as_strided 所以我尝试制定一个通用规则，以避免在更改我需要的滑动窗口大小时可能会失败的错误.最后我得到了这个表示: all_windows = as_strided(x,((x.shape[0] - xsize)/xstep ,(x.sh
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将 2D 图像坐标转换为 z = 0 的 3D 世界坐标
OpenCV => 3.2 操作系统/平台 => Windows 64 位 编译器 => Visual Studio 2015 我目前正在从事我的项目，该项目涉及车辆检测和跟踪以及估计和优化车辆周围的长方体.为此，我已经完成了车辆的检测和跟踪，我需要找到车辆边界框边缘的图像点的 3-D 世界坐标，然后估计长方体和项目边缘的世界坐标它回到图像来显示它. 所以，我是计算机视觉和 Ope
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使用 OpenCV 进行模式识别
我正在尝试检测绿色场地上物体上的图案，该图案由三种颜色(两侧为粉红色标记，中间为蓝色标记)组成，排列得像个交通信号灯. 起初，我尝试将网络摄像头中的图像转换为 hsv 颜色空间，并使用 cvInRangeS 隔离颜色，但由于白天房间内光线的变化，这变得有问题，我要么误报，要么失去对物体的追踪. 然后我通过修改 find_obj.cpp 尝试了 SURF，问题是 opencv 只能在我的
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如何从录制的监控摄像头视频中读取时间?
我有一个问题，我必须从监控摄像头录制的视频中读取录制时间. 时间显示在视频的左上角.下面是显示时间的区域的屏幕抓取链接.此外，数字颜色(白色/黑色)在视频播放期间不断变化. http://i55.tinypic.com/2j5gca8.png 请指导我解决这个问题的方向.我是一名 Java 程序员，所以更喜欢通过 Java 的方法. 编辑:感谢 unhillbilly 的评
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斑点跟踪算法
我正在尝试使用 OpenCV 创建简单的 blob 跟踪.我已经使用 findcontours 检测到了这些斑点.我想给这些 blob 一个常量 ID. 我已经收集了前一帧和当前帧中的 blob 列表.然后我取了前一帧中每个 blob 和当前帧之间的距离.我想知道还需要什么来跟踪 blob 并给它们一个 ID.我只是获取了前一帧和当前帧 blob 之间的距离，但是如何使用 blob 之间的测
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使用 Opencv python 进行精确测量
我实际上正在使用 OpenCV 和 Python 进行机器视觉项目. 目标:该项目的目标是高精度测量组件的尺寸. 主要硬件: Basler 5MP 相机 (aca-2500-14gm) 红色背光灯(100 mm x 100 mm)(我的组件尺寸约为 60mm) 实验 由于我正在查看非常严格的公差限制，因此我首先进行了精确研究.我将组件保留在背光源上，并在不移动部
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如何检测图像中对象的实例?
我有一个包含几个特定对象的图像.我想检测这张图片中这些物体的位置.为此，我有一些模型图像，其中包含我想要检测的对象.这些图像在我要检测的对象实例周围很好地裁剪. 这是一个例子: 在这张大图中， 我想检测此模型图像中表示的对象: 解决方案 既然你 最初发布这个作为一个 'gimme-da-codez 的问题，完全没有任何努力，我不会给你代码.我将笼统地描述该方法，并在此过程
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opencv中的面罩
输入:人脸图像 问题:在应用 Canny 查找轮廓之前对图像进行阈值处理但不返回面罩 期望的输出如果输入不同的面部，它应该生成一个合适的面罩(面部区域白色和背景白色) 用苹果图片试过..效果很好 #include #include #include
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肤色检测
我正在使用以下算法来检测肤色，但它在不同的光照条件下效果不佳.任何人都可以提供任何建议如何改进它或提出更好的方法 R >95 和 G >40 和 B >20 和最大{R, G, B} – 最小{R, G, B} > 15 AND|R-G|>15 和R＞G 和 R >乙或者R＞220 和 G >210 和 B >170 和|R-G|乙 http://softexp
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在 OpenCV 中使用 k-means 进行颜色分类
我想用 K-Means 算法对大量图像进行聚类.我想设置集群，以便每个集群代表图像的主色或色调.我在论文 使用 K-Means 的彩色图像聚类 中读到了一些相关内容 有人有想法在 OpenCV 中执行此操作吗? 也许我可以比较每张图片的直方图.但是如果我有很多照片，那需要很长时间 解决方案 您可以对图像进行矢量化，使每一行都是一组 RGB，然后使用 cv::kmeans 进行聚
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在校准的立体视觉装备中，如何获得“相机矩阵"?需要实现 3D 三角测量算法?
我正在尝试实现 Hartley & 的(相对简单的)线性齐次 (DLT) 3D 三角测量方法Zisserman 的“多视图几何"(第 12.2 节)，目的是在未来实现其完整的“最佳算法".现在，基于 this question，我正试图让它在 Matlab 中工作，稍后会将其移植到 C++ 和 OpenCV 中，并在此过程中进行一致性测试. 问题是我不确定如何使用我拥有的数据.我已经校准了我
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视差图的 OpenCv 深度估计
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计算图像中的对象数量
我正在研究图像处理以识别某些对象并在图像中计数它们的可能性. 我将获得一张图片，我需要确定该图片中存在的框数. 是否有人对任何机器视觉/图像处理库(如 ImageJ、Fiji、JAI、jMagick、Java Vision Toolkit)有任何经验?你认为哪个最适合这份工作?你们有什么建议?如果 API 可以从 Java 中使用，那就更好了.谢谢. 编辑:我正在处理仓库棕色盒子
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如何估计具有 3d 到 2d 点对应的相机姿势(使用 opencv)
您好，我的目标是开发用于飞机(模拟器)驾驶舱的头部跟踪功能，以提供 AR 以支持民用飞行员在视觉条件不佳的情况下着陆和飞行. 我的方法是检测我知道其 3D 坐标的特征点(在黑暗的模拟器 LED 中)，然后计算估计的(头戴相机的)姿势 [R|t](旋转与平移连接). 我遇到的问题是估计的姿势似乎总是错误的，并且我的 3D 点的投影(我也用来估计姿势)与2D 图像点(或不可见). 我
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续 - 车牌检测
从这个线程继续: 车牌检测有哪些好的算法? 我开发了我的图像处理技术来尽可能地强调车牌，总的来说我很满意，这里有两个示例. 现在是最困难的部分，实际检测车牌.我知道有一些边缘检测方法，但我的数学很差，所以我无法将一些复杂的公式翻译成代码. 到目前为止，我的想法是遍历图像中的每个像素(基于 img 宽度和高度的 for 循环)由此将每个像素与颜色列表进行比较，由此检查算法以查
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openCV检测闪烁的灯
我的问题与此类似:OpenCV:检测视频源中闪烁的灯光 我有一个 LED 灯，我的相机以 30fps 的速度运行.在每一帧，我都想知道灯是否亮着.与上一个问题类似，我也想获取该点的位置. 我现在想知道如何在这个实例中使用 openCV(我是新手).如果光只有一个像素会很容易，但考虑到相当大的背景噪声和 LED 的尺寸，我如何才能检测到图像中最大的光源.我必须假设我不能自由设置曝光(在
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