单个人从视频序列跟踪
作为我的论文工作的一部分，我需要从视频或图片序列中构建一个用于人类跟踪的程序，如 KTH 或 IXMAS 数据集，假设如下： 照明保持不变 只有一个人出现在场景中 程序需要实时执行 我搜索了很多，但仍然找不到一个好的解决方案。 请建议我一个合适的方法或现有的程序。 解决方案 情况1 - 如果相机静态 如果相机是静态的，跟踪一个人真的很简单。 您可以应用
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computer-vision相关内容
hough transform - javascript - node.js
所以，我试图实现hough变换，这个版本是一维的（它的所有昏暗减少到1 dim优化）版本基于次要的属性。 包含的是我的代码，带有一个示例图像...输入和输出。 显然的问题是我做错了。我三倍检查我的逻辑和代码，它看起来还好我的参数。但是显然我缺少某些东西。 注意，红色像素应该是椭圆中心，而蓝色像素是要删除的边到符合数学方程的椭圆）。 同样，我对openCV / matlab /
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验证图像序列
问题 问题造型 图片顺序位置是固定的，并预先知道（未缩放）。它将是相当短，最多20帧和在一个闭环。我想验证（事件驱动的按钮点击），我已经看过它之前。 假设我有一些图片序列，例如： 如果看到，我想看到与其相关的ID，如果没有 - 作为图像序列的新实例添加，已经被看到。我有这么一段时间，我承认，这可能是一个困难的问题。 限制和使用 $ b b 我不试图重新创建版权
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霍夫变换用于查找曲线段
霍夫变换可用于从图像中提取线条。它也可以用于提取曲线 - 这是一个有点困难，但是因为更高维度的霍夫变换是资源消耗。我想知道如何将一个限制Hough变换的二维投票空间为一个3阶的曲线即x ^ {3} + ax ^ {2} + bx + c？ 任何人都知道任何好的网站解释这（似乎找不到任何）。 解决方案 通用霍夫变换的本质是“侧面”的累加器是你正在寻找的答案。如果你试图匹配椭圆或任意曲线
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OpenCV的python的API：FlannBasedMatcher
我想重写此处中描述的代码。使用python API for Opencv。 代码的第3步具有以下行： FlannBasedMatcher matcher; std :: vector火柴; matcher.match（descriptors_object，descriptors_scene，matches）; 我在
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分类器对opencv面部检测器的信心
我在python中使用opencv的har级联面部检测器（cv.HaarDetectObjects）。 例如： faces = cv.HaarDetectObjects（grayscale，cascade，storage，1.2，2， cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，（50,50）） for f in faces： print（f）
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用于通过相机进行形状识别的iPhone库
我希望这属于“编程问题”类别。 在“计算机视觉”这个主题上，所有的头脑都从谷歌（和阅读这里的主题）的每一个帖子，但我得到更多的混乱比开明。 我在一张纸上打印了6个抽象形状，我想让iPhone上的相机识别这些形状（从不同的角度，闪电等）。 我一直使用OpenCV（Java），我查看了其他库。值得注意的是，似乎他们依赖于一个监狱破坏的iPhone，或者他们是如此实验和难以使用，我可能会最
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在校准的立体视觉设备中，如何获得“相机矩阵”需要实现3D三角测量算法？
我试图实现来自Hartley& Wilkins的（相对简单的）线性均匀（DLT）3D三角测量方法。 Zisserman的“多视图几何”（sec 12.2），目的是在将来实现他们完整的“最优算法”。现在，根据这个问题，我想让它在Matlab中工作，并且以后将它移植到C ++和OpenCV，测试一致性。 问题是我不确定如何使用我的数据。我已经校准了我的立体声装备，并且获得了两个内在的相机矩阵，两
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任何人都可以建议良好的照明规范化算法的面部认证。我试过基本的algos像DoG，LBP，..？
作为我的项目的一部分，我想构建一个照明不变面部认证系统。约束是我只有1个注册图片，但我可以选择添加认证图像到注册文件夹自适应。脸部图像几乎是正面的。任何人都可以建议一个算法或2-3个algos的组合，使我的面孔验证系统鲁棒的照明。 我已经尝试LBP和它的变体与DoG，还有一个工具箱从MATLAB INface工具箱，有一个20多个照明归一化算法。 -Chaitanya 解决方案
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匹配模板imge（缩放）到主/较大图像
我想在主图片中找到/检查subImage / template image，并想知道它的坐标， 我使用下面的链接提供的代码来实现它， 在iOS中检查图像中的子图像是否存在 如果模板图像的大小与匹配的大小完全相同， 但是如果子图像缩小或放大比较大图像的匹配部分时，结果不正确。 解决方案 使用OpenCV特性检测。它比模板匹配更准确。 请尝试使用此代码..
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在MATLAB中绘制形状上下文logpolar bin
我使用形状上下文直方图作为特征描述符来编码剪影图像。为了协助调试，我想查看叠加在剪影图像（从边缘图像取的样本点）上的形状上下文logpolar bin。 它应该看起来像一个点如下： 我知道如何显示圆（径向箱），但我在生成角箱（线）时遇到困难。 给定一组角度，如何绘制类似于示例图像中显示的线段？ 解决方案 / p> >> figure >> axes >>
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将四边形变换为矩形？
我有一个场景由一个任意的四边形组成。我需要能够把这个四边形转换成一个矩形。每个四边形是在2d坐标，因此他们有4个顶点（x_i，y_i）。 有一个反转，因为想法是在操纵矩形后回到原始的四边形。 执行此操作最简单的方法是什么？我听说它被称为透视变换，但我发现一些小的线索，使我认为这可以很容易做。 解决方案 你知道所需矩形的大小是多少？如果是这种情况，您可以将任何凸四边形映射到具有透
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使用OpenCV的模式识别
我正在尝试检测绿色场地上的物体上的图案，由三种颜色（两侧的粉红色标记和中间的蓝色标记）排列成交通灯。 一开始我试图将图像从网络摄像头转换为hsv颜色空间，并使用cvInRangeS隔离颜色，但成为问题，因为光在房间里的一天变化，我得到假阳性或失去 然后我尝试通过修改find_obj.cpp的SURF，这是opencv的问题只能检测到我的标记上的2个冲浪点，这不足以找到 同样在
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将2D图像点转换为3D世界点
我知道在一般情况下，由于深度信息从3d到2d丢失，所以无法进行此转换。 但是，我有一个固定的相机和我知道它的相机矩阵。我还有一个已知尺寸的平面校准图案 - 假设在世界坐标系中有角（0,0,0）（2,0,0）（2,1,0）（0） ，1,0）。使用opencv我可以估计模式的姿态，给出将对象上的点投影到图像中的像素所需的平移和旋转矩阵。现在：这个3d图像投影很容易，但是另一种方式呢？如果我选择图
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三角测量直接线性变换
在Hartley / Zisserman的Multiview Geometery，算法12：最佳三角测量方法（p318）之后，我得到相应的图像点xhat1和xhat2（步骤10）。在步骤11中，需要计算3D点Xhat。一种这样的方法是在12.2（p312）和4.1（p88）中提及的直接线性变换（DLT）。 同质方法（DLT），p312-313，声明它找到一个解作为对应于A的最小奇异值的单位奇
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使用Matlab检测十字中心点
您好，我有一个如上所示的图像。我可以检测十字架的中心点，并使用Matlab输出结果吗？感谢。 解决方案 在这里。我假设你有图像工具箱，因为如果你不然，你可能不应该试图做这种事情。然而，所有这些功能可以用我相信的卷积来实现。我对上面提供的图像进行了这个过程，并获得了点（139,286），其中138是行，268是列。 1.将图像转换为二进制映像： bw = bw2im（img，.
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查找由区域掩码表示的多边形的角
BW = poly2mask（x，y，m，n）计算 二进制感兴趣区域 BW，来自ROI多边形，由向量x和y表示为 。 BW 的大小是m-by-n。 poly2mask 将BW 中位于多边形（X，Y）内的像素设置为1 并将多边形外的像素设置为 0。 问题： 给定一个凸四边形的二元掩码 BW ，确定四个角的最有效的方法是什么？ Eg， 到目前为止的最佳解决方案：
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openCV检测闪烁灯
我的问题类似于这个： OpenCV ：检测视频Feed中的闪烁灯 我有一个LED灯，我的相机运行速度为30fps。在每个帧，我蚂蚁知道光是否打开。类似于上一个问题，我也想得到那个点的位置。 我现在想知道如何使用openCV这个实例（我是新的）。如果光仅仅是一个像素，但是给定相当大的背景噪声和LED的尺寸，则如何能够检测图像中的最大光源将是容易的。我必须假设我不能在iPhone上自由设
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在OpenCV中用k均值进行颜色分类
我想用 K-Means 算法聚集很多图像。我想设置群集，使每个群集代表图像的主色或色调。我在文章使用K-Means的彩色图像聚类中阅读了一些内容 有人在OpenCV中有想法吗？ 也许我可以比较每个图像的直方图。但是如果我有很多图片需要很长时间。 解决方案 的RGB，然后使用 cv :: kmeans 来聚类，例如： std :: vector i
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什么是三重损耗反向传播梯度公式？
我想使用caffe实现三元组损失，在 Schroff，Kalenichenko和Philbin“FaceNet：A Unified Embedding for面部识别和聚类“，2015年。 我是新的，如何计算反向传播中的梯度？ 解决方案 我假设你定义损失层为 { name：“tripletLoss” type：“TripletLoss” bottom：“anchor”
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