处理大量RTSP摄像头，不受实时限制
问题定义 假设我有大量的RTSP摄像头(>；100)，我想对其执行一些操作，如图像特征提取。 重要提示：我对实时性能不感兴趣，我可以立即进行4次特征提取。显然，越多越好！ 像现在一样，瓶颈是图像获取。帧的获取方式为cv2 有关我尝试的内容，请阅读下面的部分。 伪码(当前解决方案) while True: for every rstp_cameras:
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Fabric JS clipPath：裁剪后如何将图像适配到画布上？
我使用FabricJS和clipPath属性实现了图像裁剪。 问题是如何在裁剪后使图像适合画布？我希望裁剪的图像填充画布区域，但不知道是否可以使用Fabric js。 因此，在用户单击裁剪按钮后，我希望图像的选定部分适合画布大小： 关于代码：我在画布上画了一个矩形，用户可以调整大小并移动它。之后，用户可以点击裁剪按钮，获得裁剪后的图像。但裁剪后的部分保持原始图像上的大小不变，而我
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以最小的质量损失在.NET中旋转JPG
我正在尝试支持从ASP.NET MVC(以90度为增量)旋转JPEG图像。我正在尝试使用System.Drawing(GDI+)，但遇到问题。 我尝试使用Image.RotateFlip，它可以旋转图像，但会导致质量下降。即使在编码器质量为100的情况下，旋转后的图像上仍有原始图像上没有的可见伪影，当我使用其他程序(GIMP等)旋转它时，它们也不会显示出来。 using (Image
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(215：断言失败)函数'；DFT'中的type==CV_32FC1||type==CV_32FC2||type==CV_64FC1||type==CV_64FC2；
我正在尝试使用傅立叶校正图像中的曝光。 这就是我面临的错误 5 padded = np.log(padded + 1) #so we never have log of 0 6 global complex 7 complex = cv2.dft(np.float32(padded)/255.0, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPU
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用FFT实现二维卷积
TensorFlow.conv2d()对于卷积大图像和大核(滤镜)来说，速度非常慢。将1024x1024图像与相同大小的内核进行卷积需要几分钟时间。为了进行比较，cv2.filter2D()立即返回结果。 我找到tf.fft2()和tf.rfft()。 但是，我不清楚如何使用这些函数执行简单的图像过滤。 如何使用FFT使用TensorFlow实现快速2D图像过滤？ 推荐答案
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如何从图像中提取虚线文本？
我正在做我的学士学位期末项目，我想创建一个OCR用于使用蟒蛇进行瓶子检查。我需要一些图像的文本识别的帮助。我是需要以更好的方式应用CV2操作，还是应该尝试其他方法？ 我尝试对图像执行图像处理操作，并使用pytesseract识别字符。 使用我从这张照片中获得的以下代码： 到此： 然后转到这个： 锐化功能： def sharpen(img): sharpen
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收据中字符的褪色部分可以恢复吗？
我有一些文件包含一些扫描的收据，我需要使用OCR从其中提取文本。由于收据中打印的文字会在一段时间后淡出，因此收据中的某些文字不清晰，会影响OCR结果。 淡出单词的一些示例： 有什么方法可以恢复褪色的部分，以便我可以改善OCR结果？ 我在OpenCV中尝试了图像阈值和图像平滑，但效果不是很理想。是否可以进一步处理该图像？ 先取平均值，然后取高斯阈值 先是高斯模糊，然后是高斯阈值
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使用数组的块状滤波
我知道以前有人问过这个问题，但似乎没有针对我的特定用例的任何内容。 我有一个数字数组obs，它表示彩色图像，形状为(252, 288, 3)。 我要将每个不是纯黑色的像素转换为纯白色。 我尝试的是obs[obs != [0, 0, 0]] = [255, 255, 255]，但出现以下异常： ValueError: NumPy boolean array indexing
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如何在ICAFE中操作图像元数据
我正在查看ICAFE库https://github.com/dragon66/icafe的示例，以了解如何操作图像元数据，但我找不到任何示例。 我正在尝试向EXIF元数据添加一个字段，如Description，并向该字段添加一些示例文本。 另外，从我发现的情况看，我似乎无法判断ICAFE是否可以处理图像输入流，或者它是否需要存储在磁盘上的文件的绝对路径？ 推荐答案 虽然维基页面
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使用Python读取CR2(原始佳能图像)标题
我正在尝试从CR2(原始图片的佳能格式)提取拍摄照片的日期/时间。 我知道CR2 specification，并且我知道我可以使用Pythonstruct模块从二进制缓冲区提取片段。 简而言之，规范说我可以在标记0x0132 / 306中找到一个长度为20的字符串-日期和时间。 我尝试使用以下命令获取该标记： struct.unpack_from(20*'s', buffe
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无法在Google CoLab上使用PIL显示图像
我正在尝试使用PIL显示图像。我知道我可以使用其他模块来做到这一点。我在谷歌CoLab工作。但是我不明白为什么PIL没有显示输出图像。 % matplotlib inline import numpy as np import PIL im=Image.open('/content/drive/My Drive/images-process.jpeg') print(im.width, im
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从图形原点计算图像的Y坐标
在Matlab中，图像轴显示为行和列(矩阵样式)，它们翻转/使Y轴从左上角开始。在下面的脚本中，我使用interparc(File Exchange link)将轮廓分割为等距离点。 我希望转换/调整所选点的计算Y坐标，以便它们从“图形原点”(0，0；左下角)开始，但不翻转图像。您知道如何进行此坐标转换吗？ 编码： clc; clear; close all; readNumP
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JavaScript生成dataURL格式的透明1x1像素
我想知道如何在JavaScript中生成单个像素，并将其转换为base64。理想的函数应该是： function createPixel(hexColor, opacity){ //...Calculate return base64DataURL; } 我对图像处理不是很熟悉。任何格式都可以(png、gif等)。我想用它来覆盖背景图像(是的，我可以使用RGBA CSS3，但
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处理中的随机图像导入
我目前正在处理一个项目，我想每次都为每个帧导入不同的随机图像。这有可能吗？理想情况下，我想用图像填充一个文件夹，并让程序在每一帧中拉出不同的随机图像，但我不确定是否可以做到这一点。拉取单个图像的代码如下。 我认为将loadImage放在绘图循环中会起作用，但有没有办法从文件夹中调用随机图像？ PImage myImage; void setup() { size(40
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在位图中可视化ASCII文本
我有一个很大的ASCII文本，表示像ASCII-ART这样的位图。现在我在找一种类似倒置ASCII艺术生成器的东西。我喜欢将每个字符转换为彩色像素。 有没有可以做这种事情的免费工具？ 推荐答案 我刚刚使用image-gd库编写了一个非常简朴的PHP脚本。它从textarea Formular中读取文本，并使用ASCII值和一些乘数函数为字符分配颜色，以使近邻ASCII(如&q；a
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高斯核的FFT错误
我正在尝试生成高斯内核的FFT，以便在以后的过滤中使用。我的理解是，高斯核的FFT应该产生一个在视觉上与原始强度图像相似的量级。这是我得到的， 这里有一段应该会重现此图像的代码段。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt ksize = 50 ksize = ksiz
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一种快速求解高斯拉普拉斯函数的方法
我目前正在优化我的代码，以提高图像处理的效率。我的第一个问题是由于vision.VideoFileReader和step需要很长时间才能打开每个帧。我通过将我的灰度图像压缩成1 RGB帧中的3帧来加速我的代码。这样，我可以使用vid.step()加载1个RGB帧，并有3个导入的帧准备好进行处理。 现在，我的代码在高斯(Log)的拉普拉斯过滤上运行速度很慢。我读到使用函数imfilter可用于
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使用vips命令行将图像切成平铺
我有一个很大的Tiff图像，我想将其切成512x512块并写入磁盘。 过去我曾这样使用ImageMagick： convert -crop 512x512 +repage image_in.tif image_out_%d.tif 但这最近一直不起作用，进程内存不足等。 VIPS中是否有类似的命令？我知道有CLI，但我在文档中找不到示例或有用的解释，我仍然在努力弄清楚nip2
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如何将自定义裁剪比率添加到image_cropper库-fltter
我知道Image_Cropper支持预定义的裁剪比例，如 aspectRatioPresets: [ CropAspectRatioPreset.square, CropAspectRatioPreset.ratio3x2, CropAspectRatioPreset.original, CropAspectRatioPres
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如何使用OpenCV检测图像帧中的对象？
我正在开发一款使用覆盆子PI的漫游车，它将清扫房间并捡起掉在地上的物体。为了检测对象，我使用的是在漫游车操作开始时拍摄的参考图像，以及每10秒单击一次的图像(新图像)。为了确定图像边框是否有变化，我在参考图像和新图像之间进行了图像减法。如果发现任何不同之处，它将在它周围画一条轮廓，如果轮廓面积大于某个阈值(警告步骤)，它就会得出结论，认为存在一个物体。 我使用以下代码- import
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