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我正在寻找类似于附加图像的东西,我如何在 iPhoneSDK 中实现它. 谁能建议我一些开源 API 或 算法代码 来检测文档捕获图像的角落. Some How,我有一个名为 OpenCV 的开源 API,它可以识别 人脸 非常好.如果可能,我想使用相同的 API.现在的问题是如何根据我对扫描文档边缘的要求对这些静态库进行更改.或者, 如何检测捕获图像中的正方形/矩形对象?
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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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我有Tiger's Pugmark(足迹印象)在泥土中的图像.我想检测 pugmark 的边界,但图像的强度是均匀的,即前景和背景无法根据强度变化来区分.我能做些什么来区分 pugmark 和背景.! 解决方案 在分割任务中,如果你有两个 良好的标记;和 感兴趣的对象周围有明显的边缘 然后它直接通过分水岭变换解决.当然,问题在于获得这些标记,以及根据需要增强相关边缘.获取这些
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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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对于图像导数计算,Sobel 算子是这样的: [-1 0 1][-2 0 2][-1 0 1] 我不太了解它的两件事, 1.为什么中心像素是0?我不能只使用像下面这样的运算符吗, [-1 1][-1 1][-1 1] 2.为什么中间行是其他行的2倍? 我用谷歌搜索了我的问题,没有找到任何可以说服我的答案.请帮帮我. 解决方案 在计算机视觉中,通常没有完美、通用的做事方式
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我正在使用大小为 3x3 的 sobel 滤波器来计算图像导数.看网上的一些文章,尺寸 5x5 和 7x7 的 sobel 过滤器的内核似乎也很常见,但我找不到它们的内核值. 有人可以告诉我尺寸为 5x5 和 7x7 的 sobel 滤波器的内核值吗?此外,如果有人可以分享一种生成内核值的方法,那将非常有用. 提前致谢. 解决方案 2018 年 4 月 23 日更新:似乎下面链
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我有一个球的 Canny 边缘检测图像(见下面的链接),其中包含很多嘈杂的边缘.在不去除属于球的边缘的情况下,我可以使用哪些最佳图像处理技术来去除这些嘈杂的边缘? 原图 Canny 边缘图像 非常感谢大家的帮助和建议,非常感谢! Ps 在使用圆形霍夫变换检测球之前,我正在尝试清理边缘图像. 解决方案 最好的选择是在应用边缘检测器之前过滤图像.为了保持锐利的边缘,您需
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我们一直在学习像 Sobel 和 Roberts 的卷积矩阵这样的方法来检测图像中的边缘,扩展到 Canny 方法来清除它们.但是现在,我们正在学习“线"检测,而不是“边缘"检测 - 使用霍夫变换等方法. 问题是 - 我什至不知道如何概念化“线"和“边"之间的区别.有人可以在不使用复杂的数学方程等的情况下向我解释这种差异吗? 解决方案 边缘是从一个阶段/对象/事物到另一个阶段的过渡.
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我使用大小为 3x3 的 sobel 滤波器来计算图像导数.看了网上的一些文章,似乎5x5和7x7大小的sobel过滤器的内核也很常见,但我找不到它们的内核值. 有人可以让我知道大小为 5x5 和 7x7 的 sobel 过滤器的内核值吗?另外,如果有人可以分享一种生成内核值的方法,那将非常有用. 提前致谢. 解决方案 2018 年 4 月 23 日更新:以下链接中定义的内核似
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Heroku Cedar-14 堆栈当前运行的 ImageMagick (6.7.7-10) 版本已经有将近一年的历史了: 运行附加到终端的`identify -version`... up, run.8227版本:ImageMagick 6.7.7-10 2014-03-06 Q16 http://www.imagemagick.org版权所有: 版权所有 (C) 1999-2012 Imag
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我想提取手的边缘,但得到以下结果.我已尝试调整低阈值和高阈值,但仍然无法获得所需的输出.我已经包含在代码及其输出下面.似乎是什么问题? 这是由以下代码生成的输出图像. #include #include #include int main(){cv::Mat image= cv::imread("open_1a.jpg");cv::Mat 轮廓;简历::垫gray_image;cvtCol
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如何使这些线在目标点连接?该图像是骨架化过程的结果. 我正在尝试使用分水岭变换将每条线分割为一个区域. 解决方案 MikeE 的回答相当不错:使用在这种情况下,膨胀和侵蚀形态学操作可以提供很大帮助. 我想建议一点改进,利用手头图像的特定结构.我建议使用水平内核来连接水平线的端点,但不会将相邻的线相互连接,而不是使用膨胀/侵蚀和通用内核. 这是代码的草图(假设输入图像存储在 b
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我有这张电池的图片: 我想确定电池的尺寸(以像素为单位). 我的问题是电池旋转了未知角度. 如何检测这个旋转电池的尺寸? 我在考虑这些算法步骤: 首先,我必须将此图像转换为黑白图像(阈值处理). 在那之后,我必须找到一个中心点并在白色像素中绘制一个矩形. 然后,我必须将矩形旋转 360 度并定位矩形的位置(以及尺寸). 我有点经验不足,希望得到有关如何在 Matla
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我正在研究轮胎上的文本识别.为了使用OCR,我必须首先得到一个清晰的二进制图. 我已经处理了图像,文本出现边缘破损和不连续的情况.我已经在 MATLAB 中尝试过使用圆盘和线元素进行标准腐蚀/膨胀,但它并没有真正帮助. Pr1- 关于如何重建这些字符并填补字符笔划之间的空白的任何想法? Pr2- 上面的图像分辨率更高且光照良好.但是,如果如下图所示,照明较差且分辨率相对较低,那么
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我参与了Image/Graphic into a Shape 前几天,并通过向 Area 迭代添加 Rectangle 来尝试获取图像的轮廓.那很慢. 本示例改为构建 GeneralPath 并从 GP 创建 Area.快得多. 左上角的图像是“源图像".右边的两个是处理轮廓的各个阶段.它们都在圆圈周围和三角形的斜边上有锯齿状的边缘. 我想获得一个消除或减少锯齿状的形状.
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我是 VHDL 新手,我有一个按钮,我想在按下它时检测它的信号,这意味着我想在按下时检测信号按钮的上升沿? 我做了研究,我发现的所有内容都是关于检测时钟的上升沿. 我遇到的问题是,当按下按钮时,按钮的信号变为 1 并保持在 1 直到另一个甚至发生,所以当按钮的信号升高时我更感兴趣? 解决方案 你的地道英语问题: 我是 VHDL 新手,有一个按钮,我想将其检测为按下时上升沿
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我正在尝试将 Sobel 过滤器应用于图像以使用 scipy 检测边缘.我在 Windows 7 Ultimate(64 位)上使用 Python 3.2(64 位)和 scipy 0.9.0.目前我的代码如下: 导入scipy从 scipy 导入 ndimageim = scipy.misc.imread('bike.jpg')处理 = ndimage.sobel(im, 0)scipy.mi
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我试图在一系列类似于下面创建的示例数据的图像中找到倾斜角度.应该有一个肉眼可见的清晰边缘.但是,到目前为止,我正在努力提取边缘.Canny 是在这里找到边缘的正确方法还是有更好的方法来找到边缘? 将 cv2 导入为 cv将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt从 scipy.ndimage.filters 导入 gaussian_filter# 创建数据
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我想在我的深度图上找到大约对象.现在我的流程如下:1. 深度归一化2. 只获取最近对象的阈值3. 高斯模糊4. Canny 边缘检测5. 轮廓检测 但是,我找不到对象周围的框.其实我不知道这种深度图能不能实现... 我桌上有三个东西:一盒食物和两个杯子. 我想在我的对象周围找到大约一个框. 有没有办法只通过图像处理来做到这一点?任何帮助将不胜感激. 非常感谢您.
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我有一个栅格: r 我从栅格中选择前 10% 并更改为二进制: r_10=quantile(r,.90) 从这个子集栅格 r_10 中,所有绿色像素都具有相同的值 1.我想改变这些值,方法是将像素或像素组识别为对象,并用新的标签标记每个新对象ID.新栅格应具有与此示例图像类似的值: 某些对象可以有多个像素,并且它们都应该具有相同的对象 ID(例如数字 8). 如何在 R 中编
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