MATLAB 中有没有办法计算哪些离散图像区域包围或被另一个区域包围?
给定下图: 我想确定哪些颜色区域被其他颜色区域包围或包围.这如何计算?有没有办法创建一种显示这些信息的树或表? 示例:所有红色像素都在黄色区域内. 解决方案 据我所知，没有内置函数可以执行此计算，但这里有一个关于如何获取所需信息的想法... 首先，您需要从上方获取 RGB 图像并将其转换为索引图像和颜色图.这是一种方法: img = double(imread('nes
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作为我项目的一部分，我想构建一个光照不变的人脸认证系统.约束是我只有 1 个注册图像，但我可以选择自适应地将身份验证图像添加到注册文件夹.面部图像几乎是正面的.任何人都可以建议一种算法或 2-3 种算法的组合，以使我的面部验证系统对照明具有鲁棒性. 我已经使用 DoG 尝试了 LBP 及其变体，还有一个来自 MATLAB INface 工具箱的工具箱，它有大约 20 种不同的照明归一化算法.
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在 MATLAB 中对 HSV 颜色空间进行建模
我可以在 MATLAB 中创建 3D 锥体，但是:有人知道如何绘制锥体以重新创建 HSV 颜色空间吗?我知道有命令: 颜色图 hsv; 但是我该如何使用它呢? 提前致谢. 解决方案 我猜你想在下面创建一个类似于圆锥的情节 维基百科 图片: 执行此操作的一种方法是使用 HSV 颜色空间的图像绘制圆锥体和 纹理贴图表面.你可以这样做: % 首先，创建一个 100×10
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在 MATLAB 中绘制形状上下文对数极坐标箱
我使用形状上下文直方图作为特征描述符来编码剪影图像.为了帮助调试，我想查看覆盖在轮廓图像上的形状上下文 logpolar 箱(从边缘图像中获取的样本点). 其中一个点的外观示例如下: 我知道如何显示圆圈(径向分格)，但我在生成角度分格(线)时遇到了困难. 给定一组角度，我如何绘制类似于示例图像中所示的线段? 解决方案 这样做: >> 图>> 轴>> 坚持>> 半径 =
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计算机视觉中的卡尔曼滤波器:Q 和 R 噪声协方差的选择
我阅读了一些关于用于 CV 对象跟踪的卡尔曼滤波器的作品，但我找不到关于以下选择的参考:1)过程噪声协方差 Q；2)测量噪声协方差R.到目前为止，我已经意识到该模型是运动方程(有人使用加速度作为状态变量，其他人仅使用位置和速度)但没有人清楚Q和R的选择，包括mathworks的这个例子:http://www.mathworks.it/it/help/vision/examples/using-ka
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在均匀强度图像中检测物体
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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OpenCV中矩阵中的元素总和?
我需要对矩阵中的所有元素求和.我使用了函数 sum(sum(A)); 在matlab中.其中 A 是一个大小为 300*360 的矩阵.我想在 OpenCV 中实现相同的功能.我用过这样的东西. double s=cv::sum(cv::sum(A)); 但显示无法将标量转换为双精度的错误.如何解决这个问题? 解决方案 与 Matlab 不同，在 opencv 中，cv::su
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基本矩阵的投影矩阵
我已经获得了两个相机之间的基本矩阵.我也将它们的内部参数放在我之前通过棋盘获得的 3 X 3 矩阵中.使用基本矩阵，我得到了 P1 和 P2 by P1 = [我 |0] 和 P2 = [ [e']x * F |e'] 这些投影矩阵在获取准确的 3D 位置方面并没有真正的用处.因为，我有内部参数 K1 和 K2，我将 P1 和 P2 更改为 P1 = K1 * [I |0] 和
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OpenCV 2.3 相机校准
我正在尝试使用 OpenCV 2.3 python 绑定来校准相机.我在 matlab 中使用了下面的数据并且校准工作，但我似乎无法让它在 OpenCV 中工作.我作为初始猜测设置的相机矩阵非常接近从 matlab 工具箱计算的答案. 导入 cv2将 numpy 导入为 npobj_points = [[-9.7,3.0,4.5],[-11.1,0.5,3.1],[-8.5,0.9,2.4],[
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如何检测图像中对象的实例?
我有一个包含几个特定对象的图像.我想检测这张图片中这些物体的位置.为此，我有一些模型图像，其中包含我想要检测的对象.这些图像在我要检测的对象实例周围很好地裁剪. 这是一个例子: 在这张大图中， 我想检测此模型图像中表示的对象: 解决方案 既然你 最初发布这个作为一个 'gimme-da-codez 的问题，完全没有任何努力，我不会给你代码.我将笼统地描述该方法，并在此过程
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水晶球怎么画里面有两种颜色的颗粒
我只是提出一个可能关闭的想法.我需要画一个水晶球，其中红色和蓝色粒子随机分布.我想我必须使用 Photoshop，甚至尝试在图像中制作球，但由于这是用于研究论文并且不必花哨，我想知道是否有任何方法可以使用 R、matlab 或任何其他语言. 解决方案 在 R 中，使用 rgl 包(R-to-OpenGL 接口): 库(rgl)n
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用于多人检测的滑动窗口技术
我正在开发用于检测人员的视频监控应用程序.目前我正在实现 HOG 描述符作为检测器.但是，我对滑动窗口技术有疑问.我的代码只能检测到一个人.我还使用 MexOpen CV 中的 Group Rectangles 来创建多个边界框.有人知道如何编写滑动窗口技术来检测多个对象吗?谢谢. % 读取图片im = strcat ('C:\Users\Documents\MATLAB\HOG\HOG\im
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通过使用 matlab 应用 Gabor 方程创建 Gabor 滤波器
我尝试创建一个 Gabor 过滤器.我们都知道这种过滤器比任何其他过滤器都更复杂，因为它具有更复杂的特征，例如具有不同的尺度和方向.Gabor滤波器方程为: 要创建具有特定比例和方向的 Gabor 过滤器，wikipedia 给出了我们一个简单的matlab代码: sigma_x = sigma;sigma_y = 西格玛/伽玛；nstds = 3;xmax = max(abs(nstds
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MATLAB 中的 Houghlines
使用霍夫线检测图像中的线条后，我如何使用它计算参考图像线条的角度变化(旋转)? 解决方案 读者注意:这是一个后续问题，背景参考这些: 如何选择最大强度在MATLAB中的霍夫变换? 在 MATLAB 中计算位移 这个过程与我之前展示的类似.下面我使用的是 您之前问题中的图片(因为你只提供了一个，我通过将第一个旋转 10 度创建了另一个). 我们首先检测两个图像的线条.我们
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如何计算矩阵中 1 和 0 的个数?
我有一张图片，我只剪掉了一列.之后我把它变得合乎逻辑，所以这个专栏里只有 0 和 1. 假设我在此列中的值是 1111000110000000000000011111111 我想计算每个 1 块或每个 0 块的长度. 结果是 1 - 4(前 1)0 - 3(前 0)1 - 2等等... 我只知道整个列的计数，但我不能对每个不同的块进行计数.请任何人帮助我. 解决方案 设
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圆形邻域运算:matlab颜色直方图
假设我有一张灰度图像.考虑每个像素周围的圆形邻域窗口.我需要获取每个像素周围圆形邻域的颜色直方图. 如何在 MatLab 中针对这个问题有效地实现循环邻域运算? 解决方案 我不想给你一切，但我认为这应该对你有很大帮助. 你可以做一个圈子做类似的事情 h = fspecial('disk',rad);h = h＞0； 然后你可以把它放在一个更大的矩阵中的任何地方做类似的事情
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在 Matlab 中计算 opencv 透视变换时出错
我正在尝试重新编码 特征匹配和单应性使用 mexopencv .Mexopencv 将 OpenCV 视觉工具箱移植到 Matlab 中. 我在 Matlab 中使用 OpenCV 工具箱的代码: 函数你好全部关闭；全部清除；disp('特征匹配演示，完成后按键');boxImage = imread('D:/pic/500_1.jpg');boxImage = rgb2gray(boxI
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从第二个中心矩计算对象统计量
我目前正在编写一个版本的 MATLAB RegionProps GNU Octave 的函数.我已经实现了大部分，但我仍然在努力实现几个部分.我曾之前询问过关于第二个中心时刻的问题 一个地区. 这在理论上很有帮助，但我在实际执行这些建议时遇到了麻烦.我得到的结果与 MATLAB(或常识)大相径庭，真的不明白为什么. 考虑这个测试图像: 我们可以看到它与 X 轴倾斜 45 度，短轴
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MATLAB 中的主成分分析
我正在使用稀疏数据的特征值分解来实现 PCA.我知道 matlab 实现了 PCA，但它可以帮助我在编写代码时理解所有技术细节.我一直在遵循 here，但与内置函数 princomp 相比，我得到了不同的结果. 任何人都可以看看它并指出正确的方向. 代码如下: 函数 [mu, Ev, Val ] = pca(data)% mu - 平均图像% Ev - 矩阵，其列是对应于特征的特征向
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来自基本矩阵的 3D 对应关系
在 MATLAB 中，我计算了 基本矩阵(两个图像)使用标准化的八点算法.由此我需要三角化 3D 空间中的相应图像点.据我了解，要做到这一点，我需要图像相机的旋转和平移.当然，最简单的方法是先校准相机然后拍摄图像，但是这对我的应用程序来说太狭窄了，因为它需要这个额外的步骤. 所以剩下的就是自动(自)相机校准.我看到提到 捆绑调整，但是在 邀请 3D 视觉 似乎需要初始平移和旋转，这让我觉得需
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