最好的文章开始学习的边缘检测/图像识别
我参与了一个个人项目，该项目将需要pretty的广泛的边缘检测和图像分割/对象识别的知识。 我才知道写code和考虑到这一点的规划/了解的重要性，什么是最好的地方开始，了解计算这些领域？我理想网上寻找文章/篇。 感谢 解决方案 我发现了一系列由基督教Graus的在code项目是有用的： 傻瓜用C＃和GDI +第1 图像处理 - 每像素过滤器 傻瓜用C＃和GDI +第2部分图像处理 -
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computer-vision相关内容
Hough变换 - JavaScript的 - 的node.js
所以，我想实现Hough变换，这个版本是一维（其减少到1昏暗优化所有变暗）版本的基础上轻微的性能。 附上我的code，具有样本图像...输入和输出。 很明显的问题是我做错了。我已经翻了三倍检查我的逻辑和code，它看起来也不错我的参数。但很明显我缺少的东西。 请注意，红色的像素应该是椭圆的中心，而蓝色像素的边缘被删除（属于符合数学方程式的椭圆）。 另外，我也没兴趣的OpenCV / MA
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使用多个图像从多个点的三维模型建设（Kinect的）
，才有可能构建一个三维模型，如果各种图像以及深度数据是从不同的角度采集静止目标，我在想什么是有一种圆形的传送带，其中一个Kinect的将被放置和输送机带而真正对象，它是在三维空间要重构坐在中间。传送带此后在图像周围旋转一圈和大量图像被捕获（每秒大约10图像），这将允许的kinect到从各个角度包括深度数据捕获一个图像，理论上这是可能的。该模型也必须与纹理被重新创建。 我想知道的是，是否有任何类似
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什么算法可以用来确定图像是否是＆QUOT;相同＆QUOT;或相似，无论大小？
TinEye ，“逆向图像搜索引擎”，允许你上传/链接到一个图像，它能够通过十亿搜索图像已经抓取，它将返回的链接，这些相同的图像的图像已经找到。 然而，它不是一个幼稚校验或任何有关这一点。它往往是能找到比你提供的原始图像更高的分辨率和更低的分辨率和更大和更小尺寸的两个图像。这是一个很好用的服务，因为我经常发现一个图像，并希望它的最高分辨率版本的可能。 不仅如此，但我已经受够了找到相同的图像集，
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那是什么OpenCV的用于查找轮廓的算法？
我需要使用 CV :: FindContours（）在一个程序中，我必须知道背后的算法。 做什么算法 OpenCV的使用找到的轮廓？ 它是如何工作的？ 解决方案 如果你读了 铃木，S和安倍晋三，K.，数字化的拓扑结构分析 通过边界二值图像跟踪。 CVGIP 30 1，第32-46（1985） OpenCV的是开源的，如果你想看到这是如何实现的只是需要读取code： 答案之一为
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这是最好的算法＆QUOT;估计和Visulize 2D骨架使用opencv＆QUOT;从绘制轮廓
这是从画轮廓“使用opencv估计和Visulize 2D骨架”最好的算法 是递归质心算法最好的？ 任何引用链接或文档请提供 解决方案 如果没有完成所有的功课，这里有一些提示： 您只有一个轮廓 - 该分割相应内部和外部的边界。要确定一个框架，你需要填写对象连续。洪水填充算法将工作。 对象的骨架是，仍然反复冲刷后的对象。
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实现一个Harris角检测器
我采取以教育为目的Harris角器，但我被困在哈里斯响应的一部分。基本上，我在做什么，就是： 在x方向和y方向计算图像强度梯度 （1）模糊输出 在计算哈里斯反应过度（2）输出 在燮preSS非极大值的输出（3）在一个3×3邻域和阈值输出 1和2似乎做工精细;不过，我得到非常小的值作为哈里斯的反应，并没有一点确实达到阈值。输入是一个标准的户外摄影。 [...] [IX，IY] = inten
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有没有code或算法的签字认可？
我的用户吸引他们的签名在我的应用程序中使用的触摸事件，并把它转换成位图。我想提取每个签名的独一无二的规格和存储在主服务器的规格进行比较。 我怎么能这样做？ 什么是主，企业提取算法签名的独特功能？ 在此先感谢， 解决方案 我不是计算机视觉专家，但作为一个多数民众赞成涉足研究生，这听起来像功能苛求就是你要寻找的。我想到的第一件事是SIFT（尺度不变特征转换）。这个算法将允许你的是原件的存储特
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测量迹线的平均厚度在图像
下面的问题：我有许多不同厚度的痕迹组成的二进制图像。下面有两个图像来说明这个问题： 第一个图像 - 尺寸：711 x 643像素 第二次图像 - 尺寸：930 x 951像素 我需要的是测量中的图像痕迹的平均厚度（以像素为单位）。事实上，迹线中的图像的平均厚度是有些主观的量度。所以，我需要的是具有与跟踪半径一定的相关性，如下图所示的措施： 注意 由于该措施并不需要非常pr
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维奥拉 - 琼斯的人脸检测要求180K功能
我一直在推行维奥拉 - 琼斯的人脸检测算法的改编。该技术依赖于配售的24×24像素的子帧图像内，随后将长方形的功能在里面的每个位置与各种规模的可能。 这些特征可以包括两个，三个或四个矩形。下面的例子是presented。 他们声称详尽的设定超过180K（第2节）： 鉴于检测器的基本分辨率是24x24的，详尽的组矩形特征是相当大的，超过18万。注意，与Haar基底，该组矩形的 特点是超
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寻找现实世界的坐标（3D）从2D坐标
我有X，功能从单一的照片y坐标。我知道摄像机参数。我怎样才能获得该功能（在MATLAB）的三维坐标。请帮助我。 解决方案 给看看这个：的 http://www.cim.mcgill.ca/~langer/558/4-cameramodel.pdf
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从运动结构，重建的三维点云给2D图像点对应
用例 在一个对象绕它在变速中心 在固定摄像机是看对象 在给定的2D图像点对应重建三维点云 作为对象旋转，以便它的一个不同的部分被看作是照相机，并且因此，不同点＆安培;对应被检测到。 场景 ＆NBSP;＆NBSP;一个。 N个图像 ＆NBSP;＆NBSP; b。 N-1影像对 ＆NBSP;＆NBSP;℃。 N-1二维点对应（两个2D点阵列） 执行 有关每个第（N-1）的二维的点
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准确测量一组基准点（增强现实应用程序）之间的相对距离
比方说，我有一组5个标记。我试图找到每个标记之间的相对距离使用增强现实的框架，如 ARToolkit 。在我的相机养活你最初的20帧显示我的第2个标记只有这样我就可以工作了2个标记之间的转换。第二个20帧告诉我只有等第二和第三标记。最后20帧告诉我5号和1号标记。我想建立的所有5个标记的标记位置的三维地图。 我的问题是，明知会有不准确适当的视频输入信号的低质量的距离，我该如何最大限度地减少不准确
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如何估计/确定在深度图像的点，面法线和切面？
我有深度图像，我已经使用3D CAD数据生成。这个深度图像也可采取从深度摄像传感器，诸如超高动力学或立体照相机。因此，基本上它是在成像视图中可见点的深度图。换句话说，它是从某个视图分段点云的物体的 我想确定（估计也会做）各点的表面法线，然后找到该点的切平面。 我怎样才能做到这一点？我做了一些研究，发现了一些技术，但并没有充分的理解了（我无法实现它）。更重要的是我怎么能做到这一点在Matlab或
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最多的3D三角使用极几何比例
我目前工作的一个项目中，我必须估计使用单眼相机检测到的二维兴趣点的三维坐标。 要更precise，我在输入图像序列（校准），它是必需的，接收新的图像时，进行三角左侧之间的点（previous）图像和右当前让3D点。 要做到这一点，我在下面的步骤： 在当前图像中提取关键点 当前和previous图像之间建立对应关系 在计算使用RANSAC的基本矩阵E和高点算法 从提取E中的变换矩阵R和平移向量
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Matlab的三维重建
最近，我必须做在这个2周多视图三维扫描的项目，我通过所有的书籍，杂志和网站的三维重建，包括Mathworks公司的例子等搜查。我写了一个编码，以两个图像之间跟踪匹配点和重建成3D绘图。然而，尽管使用detectSURFFeatures（）和extractFeatures（）函数，仍然有一些对象点的是不被跟踪。我该如何重建他们也在我的3D模式？ 解决方案 您在找什么叫“密集的重建”。要做到这一点
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分配特定的RGB颜色，三维网格/面/分
面部和特征的地标 我有一个标有脸特征的面部图像。该图像被存储在标准的JPEG格式和地标被存储在 [XY] 格式（X，点的y对应于它的在图像上的坐标如下所示） 插值三维人脸目 我已生成深度信息（三维目）为每个标记点，并且具有在 [XYZ] 格式，其中坐标x和y是一个矩阵相同的点。 稀疏网格看起来是这样的： 然后我插了的xrange ， yrange 和 zrange 以获得更好的网格。
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如何识别一个球中的图像，然后将其在建模三维（的HawkEye系统）
我们正在努力开发的HawkEye系统应用于板球对我国高校的项目。 在系统的HawkEye所使用的过程如下： 需要的球在时间（不同点）不同的情况下，从投手的手图像击球手的（在球的整个飞行） 球在不同的时间实例的球的整个飞行过程中确定（X，Y）坐标 转换第（x，y）坐标成相应的三维坐标（x，Y，Z） 连同其包括字段，音调，剪票口，体育场球的周围环境中的球的整个飞行过程建模球的轨迹 延长球的轨迹来看球
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C＃图像识别
目前，我正在寻找一个C＃的图像识别库。 我想要做的： 我想编写一个函数，扫描的图像，并返回如果另一形象是它的一部分。或至少一些看起来熟悉的情况下，这两个对象的角度是不同的。 链接到一个可能的图书馆和一个短code例子是伟大的！ 感谢你在前进！ 解决方案 既然你没有提到你只是在寻找免费的图书馆，这里有一些付费的： MVTech HALCON 两者都有的演示版本，并捆绑到SDK相当不
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如何获得像素的坐标形状整流后？
我使用EmguCV包装OpenCV的，我rectifing这种形状： 与此code的帮助： 的公众形象和LT; BGR，字节＆GT;纠正（） { 尝试 { 图片＆LT; BGR，字节＆GT; warped_Image =新图片＆LT; BGR，字节＆GT;（input_Image.Width，input_Image.Height）
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