Android 计算机视觉 JavaCV OpenCV FastCV 对比
我正在做一个学校项目，其中一部分应该是关于 Android 计算机视觉库的现状.我怀着极大的热情去研究它，因为计算机视觉似乎是一个令人着迷的主题，但我已经搜索了一个多星期，但没有找到太多.我希望能够提供有关图书馆本身以及它们之间比较的信息. 我将分享我到目前为止的发现. OpenCV 似乎是最先进和最受欢迎的. 提供最多的功能 向后兼容性有问题 很快(至少我听说
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findChessboardCorners 校准图像失败
我正在尝试让 OpenCV 2.4.5 识别来自我的网络摄像头的棋盘格图案.我无法让它工作，所以我决定尝试使用“完美"的图像来让它工作: 但它仍然无法正常工作——patternFound 每次都返回 false.有谁知道我做错了什么? #include #include #include
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在 OpenCV 中使用 H.264 压缩编写视频文件
如何使用 H.264 压缩和 OpenCV 中的 VideoWriter 类编写视频?我基本上想从网络摄像头获取视频并在按下字符后保存.使用 MPEG4 Part 2 压缩时，输出视频文件很大. 解决方案 你当然可以使用VideoWriter类，但是你需要使用代表 H264 标准的正确 FourCC 代码.FourCC 代表 Four Character Code，它是媒体文件中使用的视频
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使用 cv::Mat 类型时如何在图像上覆盖文本
我正在使用 opencv 2.1.在我的代码中，我将一些图像存储为 Mat 对象，初始化如下: Mat img1 = imread("img/stuff.pgm", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 矩阵运算完成后，我可以使用 imshow() 正确显示它们.现在我想在图像上添加一些文字来描述发生了什么.查看文档似乎 cvPutText() 将是我需要的功能.但是当我尝试这样
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使用 OpenCV 将帧转换为好像从上方拍摄的一样
我正在开展一个使用光流技术估计无人机(四轴飞行器)位置的项目.我目前有一个使用 farneback 算法的代码来自 OpenCV.当相机始终指向地面时，当前代码工作正常. 现在，我想在相机未指向正下方的情况下添加支持 - 这意味着四轴飞行器现在具有俯仰/滚动/偏航(欧拉角).四轴飞行器欧拉角是已知的，我正在寻找一种方法来计算和应用基于已知的当前欧拉角所需的变换.这样结果图像就好像是从上面拍摄
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图像中土壤颗粒分水岭以外的替代分割技术
我正在寻找一种替代方法来分割以下土壤颗粒图像中的颗粒，而不是 python 中的分水岭分割，因为它可能会误导对颗粒的正确检测此外，我正在研究边缘检测图像(使用 HED算法)如附件..我希望找到一种更好的方法来分割颗粒以进行进一步处理，因为我想在我的项目中获得图像中每个多边形的面积..提前致谢我也在询问随机游走器分割或任何其他可用方法. 解决方案 您可以尝试使用已实现为 Stats 的 Co
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从眼睛的图像进行凝视估计
到目前为止，我已经能够准确地检测到瞳孔和眼角.你可以在这里看到我在回答我自己的问题时上传的一些快照: 执行稳定的眼角检测 这是我到目前为止所做的.我通过查看 TLCP、TRCP 和 BLCP 来校准用户的视线在哪里 CP = 校准点；用于校准的屏幕点B = 底部T = 顶部L=左R = 右凝视宽度 = TRCP.x - TLCP.x凝视高度 = BLCP.y- TLCP.y 而我通
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我在哪里可以找到面部检测软件、算法等?
我对编写依赖于能够识别图片(或视频帧)中的人脸的软件感兴趣.它不必识别人脸 - 因此没有其他指标: 图片中是否有人脸(或不止一张) 眼睛、嘴巴或鼻尖大约在哪里(无论它按什么键). 它现在出现在廉价数码相机中，所以我希望有开源软件包可以做到这一点，或者在推出自己的产品时很容易遵循的研究. 解决方案 查看 OpenCV 库，这里是 关于它的好维基. 这里你可以看到一个实现人
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使用 OpenCV 进行图像处理，从图像中去除背景文本和噪点
我有这些图片 我想删除背景中的文本.只有 captcha 字符 应该保留(即 K6PwKA、YabVzu).任务是稍后使用 tesseract 识别这些字符. 这是我尝试过的方法，但准确性并不高. 导入 cv2导入 pytesseractpytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Users\HPO2KOR\AppData\Local\T
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把四边形变成长方形?
我的场景由一个任意四边形组成.我需要能够将该四边形转换为矩形.每个四边形都在 2d 坐标中，因此它们有 4 个顶点 (x_i, y_i). 转换需要有一个逆，因为这个想法是在操纵矩形后回到原来的四边形. 执行此操作的最简单方法是什么?我听说这叫做透视变换，但我发现了一些小线索，让我觉得这很容易做到. 解决方案 你知道你想要的矩形的尺寸是多少吗?如果是这种情况，您可以使用透视变换
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Opencv - filter2D() 方法实际上是如何工作的?
我确实查找了 Filter2D 的源代码，但找不到.Visual c++ 也不能.这里有filter2D算法的专家吗?我知道 它应该如何工作，但不知道它实际上是如何工作的.我做了自己的filter2d()函数来测试东西，结果与opencvs filter2D()有很大的不同.这是我的代码: Mat myfilter2d(Mat input, Mat filter){Mat dst = input
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估计由一组点生成的图像区域(Alpha 形状??)
我在 示例 ASCII 文件中有一组点 显示 2D 图像.我想估计这些点填充的总面积.该平面内的某些地方没有被任何点填充，因为这些区域已被屏蔽.我猜想估计面积可能是应用凹壳 或alpha 形状.我尝试了 这种方法 来找到合适的 alpha值，从而估计面积. from shapely.ops 导入 cascaded_union，polygonize导入 shapely.geometry 作为几何从
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使用来自多个点的多个图像构建 3d 模型(kinect)
如果从不同角度收集各种图像和深度数据，是否有可能构建静止物体的 3d 模型，我的想法是有一种圆形传送带，其中放置 kinect 和传送带带，而要在 3D 空间中重建的真实对象位于中间.传送带随后围绕图像绕一圈旋转并捕获大量图像(每秒可能 10 个图像)，这将允许 kinect 从包括深度数据在内的各个角度捕获图像，理论上这是可能的.该模型还必须使用纹理重新创建. 我想知道是否有任何类似的项目
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OpenCV 特征匹配多个对象
如何在一张图片上找到一种类型的多个对象.我使用 ORB 特征查找器和蛮力匹配器 (opencv = 3.2.0). 我的源代码: 将 numpy 导入为 np导入简历2从 matplotlib 导入 pyplot 作为 pltMIN_MATCH_COUNT = 10img1 = cv2.imread('box.png', 0) # queryImageimg2 = cv2.imread('
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使用 OpenCV 和 Python 查找数独网格
我正在尝试使用 OpenCV 检测数独谜题中的网格，但我在最后一步遇到了麻烦(我猜). 我正在做的是: 降低图像 模糊它 应用高通滤波器(双边) 使用自适应阈值对图像进行阈值处理 一些膨胀和腐蚀 所有这些都给了我以下图像: 从现在开始，我需要检测网格，我找到了一些方法来做到这一点，但它们都没有给我足够强大的信心. 第一个是使用霍夫变换找到线，但我发现了很多虚假
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如何使用倒角匹配算法查找“相似图像"
我想了解有关如何使用倒角匹配算法(一种边缘匹配算法)来查找“相似"图像的更多信息.我想知道是否可以为匹配的结果打分. 解决方案 倒角匹配算法基本上是计算两个图像之间的距离(不相似度).基本思路是: 提取查询图像和目标图像的边缘/轮廓. 在查询图像中获取一个点/像素的轮廓，并找到目标图像中最近的点/像素的距离. 对查询图像的所有边缘点/像素的距离求和. 这给出了倒角距离，即两
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TensorFlow:当批次完成训练时，tf.train.batch 是否会自动加载下一批?
例如，在我创建了操作后，通过操作输入批处理数据并运行操作，tf.train.batch 是否会自动输入另一批处理数据到会话? 我问这个是因为 tf.train.batch 有一个 allow_smaller_final_batch 属性，这使得最终批次可以以小于指定批次大小的大小加载.这是否意味着即使没有循环，下一批也可以自动喂食?从教程代码中我很困惑.当我加载单个批次时，我实际上得到一个批
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来自两个校准相机的 3D 重建——这个管道中的错误在哪里?
有很多关于从已知内部校准的立体视图进行 3D 重建的帖子，其中一些是 优秀.我已经阅读了其中的 很多，并且根据我所阅读的内容，我正在尝试使用以下管道/算法计算我自己的 3D 场景重建.我会列出方法，然后在底部提出具体问题. 0.校准您的相机: 这意味着检索相机 1 和相机 2 的相机校准矩阵 K1 和 K2.这些是封装每个相机的 3x3 矩阵内部参数:焦距、主点偏移/图像中心.这些不会
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平衡拼接图像之间的对比度和亮度
我正在做一个图像拼接项目，我知道处理图像的对比度和亮度有不同的方法.我当然可以在缝合图像之前处理这个问题，但结果并不像我希望的那样一致.所以我的问题是，是否有可能在拼接后“平衡"或“均衡"彩色图片的对比度和亮度? 解决方案 你想确定直方图均衡函数不是从整个图像，而是在它们将接触或重叠的区域.您显然希望在重叠区域中具有相同的直方图，因此这是您计算函数的地方.然后，您可以在整个图像上应用实现此
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使用 PCL 的浊点可视化流
我正在对 RGB 和深度数据进行一些处理并构建要可视化的云点，我目前使用 PCL Visualizer，它工作正常.我想将可视化器放在不同的线程中(实时，因此它会重绘全局云点，我尝试了 boost 线程，但出现运行时错误“VTK bad lookup table" 有人知道如何在不同的线程中可视化云点流吗? 解决方案 好的，我现在可以使用它了，也许我之前做错了什么，这是我使用 boo
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