计算图像中的单元格数
我需要计算图像中细胞数量的代码，并且只计算粉红色的细胞.我使用了阈值法和分水岭法. 导入 cv2从 skimage.feature 导入 peak_local_max从 skimage.morphology 导入分水岭从 scipy 导入 ndimage将 numpy 导入为 np导入 imutils图像 = cv2.imread("cellorigin.jpg")灰色 = cv2.cvtC
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我正在训练一个 YOLO 模型，我有这种格式的边界框:- x1, y1, x2, y2 =>前 (100, 100, 200, 200) 我需要将其转换为 YOLO 格式，如下所示:- X、Y、W、H =>0.436262 0.474010 0.383663 0.178218 我已经计算了中心点 X、Y、高度 H 和重量 W.但仍然需要将它们转换为前面提到的浮点数. 解决方案 YO
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将四边形(四边形)拟合到 blob
应用不同的过滤和分割技术后，我最终得到了这样的图像: 我可以访问一些轮廓检测函数，这些函数会返回该对象边缘上的点列表，或者返回一个拟合的多边形(虽然有很多边，但远不止 4 个).我想要一种将四边形拟合到该形状的方法，因为我知道它是应该是四边形的鞋盒的正面.由于透视图，平行度不守恒，所以我现在没有限制，只需要包含这个框的四个线段. 到目前为止我能找到的只是矩形拟合，它并没有真正返回我需要
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如何在 Python OpenCV 中检测文本文档图像中的段落是否存在不一致的文本结构
我试图通过首先将其转换为图像然后使用 OpenCV 来识别 .pdf 文档中的文本段落.但是我在文本行而不是段落上得到边界框.如何设置一些阈值或其他限制来获取段落而不是行? 这是示例输入图像: 这是我为上述示例得到的输出: 我试图在中间的段落上设置一个边界框.我正在使用 this 代码. 导入 cv2将 numpy 导入为 nplarge = cv2.imread('样本图像.
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OpenCV drawMatches——queryIdx 和 trainIdx
这是 OpenCV 的 drawMatches() 函数:p> void drawMatches(Mat img1, vectorkeypoints1,Mat img2, 向量关键点2，向量火柴，Mat outImg)//想要 keypoints1[i] = keypoints2[matches[i]] 请注意，matches 属于 vector 类型.这是
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haar 训练 OpenCV 断言失败
我正在尝试使用 3340 个正图像和 1224 个负图像在 OpenCV 中为行人训练一个类似于 haar 的分类器.(在 .txt 文件中，我保留负图像名称，即底片(1).bmp，在 txt 文件中，我保留正图像名称，即图片(1).bmp 1 0 0 64 128.实际上正样本已经是行人的裁剪图像，所以我只需要为每张图像指定一个正样本. 在训练过程中的某个时刻，它会停下来并说: “O
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用于 ANDROID 图像比较的 OpenCV
我想开发一个应用程序，该应用程序将使用 OpenCv 识别出现在相机前的物体(如纪念碑或其他东西)，然后它会显示有关它的信息. 所以问题是如何识别对象(如纪念碑或其他东西)的形状或与 OpenCV 的图像进行比较? 最好的方法是什么? 如果有对象检测和比较的样本或教程就好了. 谢谢. 解决方案 解决问题的最佳方法是使用本地特征检测器，例如 OpenCV 的 SIFT、S
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如何删除背景图像并获取前图像
有两张图片 alt text http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/1001211535bd7a644e95187acd.jpgalt text http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/10012115357cfe13c148d3d8da.jpg一张是背景图片
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使用 Kinect 进行手指/手势识别
在解释问题之前，让我先解释一下我的需求.我期待着一个手动控制的应用程序.使用手掌导航，使用抓握/拳头点击. 目前，我正在与 Openni 合作，这听起来很有希望，并且在我的案例中很少有示例被证明是有用的，因为它在示例中内置了手部跟踪器.这暂时符合我的目的. 我想问的是， 1) 拥有拳头/抓斗检测器的最佳方法是什么? 我在提取的 RGB 数据上训练并使用了 Adaboost
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在 python 中将图像划分为 5x5 块并计算每个块的直方图
使用 Python，我必须: 将 Test_Image 和 Reference_image 分成 5x5 块， 计算每个块的直方图，并将其与另一个图像中的相同块进行比较. 例如:image1(1,1) 和 image2(1,1). 比较两张图片的相似度(应该是变换不变的). 到目前为止，我已经使用 hist=numpy.histogram(image,bins=256) 计算了
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从图像中提取奶牛编号
我妈妈时不时地需要翻阅这些类型的照片以从图像中提取数字并将其重命名为数字. 我正在尝试使用 OpenCV、Python、Tesseract 来完成该过程.我真的很想用数字提取图像的一部分.我怎么能这样做?任何建议我都是 OpenCV 的新手. 我尝试使用阈值和轮廓提取白色矩形板，但无济于事，因为我为阈值选择的 RGB 并不总是有效，我不知道如何选择轮廓. 编辑: 看这篇论文
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使用 OpenCV warpPerspective 时如何显示整个图像
我这里有 2 张测试图片.我的问题是，如何在不裁剪图像的情况下将第一张图像中的正方形映射到第二张图像中的四边形. 图 1: 图 2: 这是我当前使用 openCV warpPerspective 函数的代码. 导入 cv2将 numpy 导入为 npimg1_square_corners = np.float32([[253,211], [563,211], [563,519]
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寻找 OpenCV 教程
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如何在以编程方式保留文本的同时删除图像中的所有线条和边框?
我正在尝试使用 Tesseract OCR 从图像中提取文本.目前，对于这个原始输入图像，输出的质量很差(大约 50%).但是当我尝试使用 Photoshop 删除所有线条和边框时，输出提高了很多(~90%).有没有办法使用 OpenCV、Imagemagick 或其他技术以编程方式删除图像中的所有线条和边框(保留文本)? 原图: 预期图像: 解决方案 由于没有人发布完整的Op
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人脸性别检测库
我正在寻找可以检测网络摄像头流中的人脸并检测性别的 SDK 或库.Windows 下免费或付费，C++ 或 C#.有什么建议吗? 解决方案 我用 Fisherfaces 做了一个性别分类实验方法 在我的博客中:http://bytefish.de/blog/gender_classification 得到了几何归一化图像的识别率为 98%.我正在为 GNU Octave/MATLAB、Py
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如何使用 MATLAB 查找图像中红色区域的位置?
如何使用matlab在第一张图像中找到红色区域的位置并在灰度图像中标记相同的位置? 解决方案 希望这是这个问题的延续. 我想建议你先阅读一些关于图像处理的好书和基础书籍.我推荐这本书:Gonzalez 使用 MATLAB 进行数字图像处理. 关于你的问题: 1) 将图像转换为 R、G、B 平面. Image_red = Image_rgb(:,1);Image_gree
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特征检测和描述符提取有什么区别?
有人知道 OpenCV 2.3 中特征检测和描述符提取之间的区别吗? 我了解使用 DescriptorMatcher 进行匹配需要后者.如果是这样，FeatureDetection 是做什么用的? 解决方案 特征检测 在计算机视觉和图像处理中，特征检测的概念是指旨在计算图像信息的抽象并在每个图像点进行局部决策的方法，即该点是否存在给定类型的图像特征或不是.生成的特征将是图像域的
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OpenCV轮廓检测中实现了什么算法?
有谁知道 OpenCV 库中实现了哪种算法来执行轮廓检测?你也可以给我一个参考吗? 谢谢. 解决方案 来自 cv::findContours: 的文档 该函数使用算法 [Suzuki85] 从二进制图像中检索轮廓.轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具. 还有: [Suzuki85] 铃木聪等人.边界跟随数字化二值图像的拓扑结构分析计算机视觉、图形和图像处理，30(
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从图像opencv python中删除背景颜色
我有许多样本图像，其背景颜色无法控制.其中一些具有黑色背景.其中一些具有白色背景.其中一些有绿色背景等. 我想删除给定图像的这些背景颜色，其中图像中的对象只是一个样本.我尝试了这段代码，但它没有按我的预期工作. def get_holes(image, thresh):灰色 = cv2.cvtColor(图像，cv2.COLOR_BGR2GRAY)im_bw = cv2.threshold
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Python，OpenCV——对齐和覆盖多个图像，一个接一个
我的项目是对齐航拍照片以制作马赛克地图.我的计划是从两张照片开始，将第二张与第一张对齐，然后从两张对齐的图像中创建一个“初始马赛克".完成后，我将第三张照片与初始马赛克对齐，然后将第四张照片与结果对齐，依此类推，从而逐步构建地图. 我有两种技术可以做到这一点，但更准确的一种是使用 calcOpticalFlowPyrLK()，它只适用于双图像阶段，因为两个输入图像的大小必须相同.因此我尝试了
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