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为 Adrian 运行线性二进制模式的代码.该程序运行但给出以下警告: C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py:922: ConvergenceWarning: Liblinear 收敛失败,增加迭代次数.“迭代次数.",ConvergenceWarning 我正在用 opencv3.7 运行 python2.7,我该怎么办?
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我目前正在使用 js-objectdetect 库开发具有对象检测功能的Web应用. 因此,我将 opencv HAAR级联转换为所需的js-objectdetect格式为 python脚本. 我的问题是,是否有可能转换 opencv LBP-cascades 也改为js-objectdetect格式.我需要这个,因为我已经在使用一个opencv应用程序,并且我需要使用相同的LBP级联.
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我最近遇到了一些问题,其中python skimage中的本地二进制模式方法产生了意外的结果. 请看下面的卡通例子.它在纯色背景上显示两个纯色圆圈. 本地二进制模式(P = 8个样本,Radius = 1)输出为: (图像以喷射色进行颜色编码).灰色正确表示255.但是,蓝色是85(二进制01010101). 因此,尽管该方法正确地将背景和右侧的圆圈显示为255,但将左侧圆
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例如,坐标为(1,1)的像素的lbp代码可以使用像素(0,0)进行计算; (0,1); (0,2); (1,2); (2,2); (2,1); (2,0); (1,0),但极值像素不具有这8个邻域像素,即,像素(0,0)仅具有3个邻域. 出现这个问题是因为我已经使用sicikit图像获得了LBP图像,代码如下: lbp = feature.local_binary_pattern (g
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我生成了这样的纹理图像 我必须比较两个纹理.我使用了直方图比较方法. image_file = 'output_ori.png' img_bgr = cv2.imread(image_file) height, width, channel = img_bgr.shape hist_lbp = cv2.calcHist([img_bgr], [0], None, [256], [0,
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我正在尝试使用android中的open_cv库.我以前从未研究过它,所以这可能是一个非常基本的问题. 我的识别器活动中有一个opencv_face.LBPHFaceRecognizer对象.我的要求是读取以前存储的脸部的直方图值. opencv_face.LBPHFaceRecognizer mFaceRecognizer = = createLBPHFace
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运行Adrian的线性二进制模式代码.该程序运行,但发出以下警告: C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py:922: ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations. "the number of iterati
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我已经看到OpenCV提供了基于LBP的分类器但是我想访问LBP直方图本身.例如: histogram = calculate_LBP_Histogram( image ) 在OpenCV中有执行此功能的功能吗? 解决方案 您可以在此处获得使用OpenCV的Mat数据结构来计算LBP的C ++代码: http://www.bytefish.de/blog/local_bin
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我正在用matlab找到许多本地二进制模式的实现,对此我有些困惑. Wikipedia解释了基本LBP 的工作原理: 1- Divide the examined window into cells (e.g. 16x16 pixels for each cell). 2- For each pixel in a cell, compare the pixel to each of i
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我使用 LBP 与MATLAB进行提取功能,但准确度太低 如何减少LBP中的功能箱? 非常感谢。 解决方案 使用 pcares 功能。 pcares 代表 PCA剩余: [残差,重构] = pcares(X,ndim); residuals 返回通过保留 ndim n-by-p 矩阵的主要组件 X 。 X 是数据矩阵或包含您的数据的矩阵。
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我想在我的Android设备上运行一些c ++代码;但是,我遇到了一个小的问题,类型 Mat 我正在使用。我试图转换的代码如下(第二个函数调用第一个): static Mat histc_(const Mat& src,int minVal = 0,int maxVal = 255,bool normed = false) { Mat result; //建立bin的个数。
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我需要LBP基于人脸检测一些帮助,这就是为什么我写这个。 我有以下问题与面临的OpenCV实现检测: 在lbpCascade_frontal_face.xml(这是来自OpenCV的):是什么 internalNodes,leafValues,树,功能等?我知道他们正在使用 在算法。但我不明白,每个人的意义 对他们。例如,为什么我们需要一个特定的功能,而不是 其他为特定的阶段?我们是如何决
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