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将图像与噪声进行模板匹配的最佳方法是什么?
我有一个大图像 5400x3600 其中有多个我需要检测的闭路电视 旋转检测需要花费大量时间 4 7 分钟 但它仍然无法解决某些闭路电视问题 匹配这样的模板的最佳方法是什么 我正在使用 skImage openCV 不适合我 但我也愿意接受
opencv
python27
imageprocessing
ComputerVision
OpenCV 与 Python 错误 - 二进制操作中断言失败 ((mask.type() == CV_8UC1 || mask.type() == CV_8SC1))
我正在尝试在网络摄像头源上覆盖图像 这是代码的主要部分 Load our overlay image glasses png imgGlasses cv2 imread 1 png Create the mask for the glass
python
opencv
ComputerVision
webcam
为什么ssd和yolo没有roi池化层?
我们知道目标检测框架像faster rcnn and mask rcnn has an roi pooling layer or roi align layer 但是为什么ssd和yolo框架没有这样的层呢 首先我们要明白这样做的目的是什么
ComputerVision
objectdetection
YOLO
FasterRcnn
如何从 COCO 数据集创建掩模图像?
所以我一直在使用这段代码 我正在尝试从 COCO 数据集中生成图像的原始蒙版 dataDir G dataType train2014 annFile annotations instances json format dataDir da
python
imageprocessing
tensorflow
ComputerVision
imagesegmentation
在caffe prototxt 文件中。 TRAIN 和 TEST 阶段做什么?
我是咖啡新手 感谢你们 in https github com BVLC caffe blob master src caffe proto caffe proto https github com BVLC caffe blob mast
machinelearning
neuralnetwork
ComputerVision
deeplearning
caffe
如何找到具有负值的索引并将该值替换为最接近的正值索引值?
我知道如何从矩阵中查找具有负值的索引 matrix matrix lt 0 something should be done 但不知道如何用最接近的恰好为正的索引值替换它们的值 这里最近的索引应该与观察到的索引位于同一行 如果该行中没有具有
MATLAB
imageprocessing
matrix
ComputerVision
interpolation
AlexNet 中的神经元数量
In AlexNet http www cs toronto edu 7Efritz absps imagenet pdf 图像数据为3 224 224 第一个卷积层用96个大小的核对图像进行过滤11 11 3步幅为 4 像素 我对第一层的
ComputerVision
neuralnetwork
deeplearning
convneuralnetwork
将点云转换为深度/多通道图像
我有一个通过使用立体相机扫描平面生成的点云 我已经生成了法线 fpfh 等特征 并使用这些信息我想对点云中的区域进行分类 为了能够使用更传统的 CNN 方法 我想将此点云转换为 opencv 中的多通道图像 我将点云折叠到 XY 平面 并与
opencv
machinelearning
3d
ComputerVision
pointCloudLibrary
将 CNN Pytorch 中的预训练权重传递到 Tensorflow 中的 CNN
我在 Pytorch 中针对 224x224 大小的图像和 4 个类别训练了这个网络 class CustomConvNet nn Module def init self num classes super CustomConvNet s
python
tensorflow
neuralnetwork
ComputerVision
Pytorch
如何识别该图像中的矩形?
我有一张带有水平线和垂直线的图像 事实上 这张图片是BBC网站转换成水平线和垂直线的 我的问题是我希望能够找到图像中的所有矩形 我想编写一个计算机程序来查找所有矩形 有谁知道如何做到这一点或提出有关如何开始的想法 作为一个人 这个任务对于我
graphics
artificialintelligence
machinelearning
ComputerVision
人眼注视检测:识别用户正在看板上的位置[关闭]
Closed 这个问题是无法重现或由拼写错误引起 help closed questions 目前不接受答案 我正在开发一个项目 上面有板和相机 目标是识别正在看黑板的学生 并确定他们视线的位置 在黑板上 目前 我计划从以下几个方面来应对挑
python
opencv
ComputerVision
Vision
精确肤色 HSV 范围
我已经看到关于皮肤 HSV 颜色空间范围的所有问题但我只能弄清楚这个 Code CvScalar hsv min cvScalar 0 30 60 0 CvScalar hsv max cvScalar 20 150 255 0 range
imageprocessing
opencv
ComputerVision
skin
HSV
图像上沿折线/曲线的点的有序列表
我有一些带有折线 多重曲线组合的图像 我的目标是恢复沿着这些折线 多重曲线的点的有序列表 使用 opencv ConnectedComponents 我可以隔离图像中的每条折线 曲线 然后尝试通过以下步骤获取有序的点序列 num label
python
opencv
imageprocessing
ComputerVision
scikitimage
TensorFlow 2.0 中不再提供投影变换,我该怎么办?
我的团队正在切换到 TensorFlow 2 0 我正在研究数据增强管道 TensorFlow 1 X 有tf contrib image transform允许投影变换 TensorFlow 中没有变换函数tf image它肯定没有tf
python
tensorflow
ComputerVision
如何从颜色推断形状的状态
我已经形成了乐高立方体4x4形状 我试图推断图像内区域的状态 空 满以及颜色是黄色还是蓝色 为了简化我的工作 我添加了红色标记定义border由于相机有时会晃动 因此形状会受到影响 这是我试图检测的形状的清晰图像 由手机摄像头拍摄 编辑 请
python
opencv
imageprocessing
ComputerVision
scikitimage
OpenCV 2.4.1 - 在 Python 中计算 SURF 描述符
我正在尝试更新我的代码以使用cv2 SURF 相对于cv2 FeatureDetector create SURF and cv2 DescriptorExtractor create SURF 但是 在检测到关键点后 我无法获取描述符 正
python
opencv
ComputerVision
opencv中如何根据深度颜色分割连通区域
I have a picture like which i need to segment the picture into 8 blocks 我尝试过这种阈值方法 img gray cv2 imread input file cv2 IM
opencv
imageprocessing
ComputerVision
imagesegmentation
相同投影矩阵的不同基本矩阵
我使用两个投影矩阵 P1 和 P2 例如我使用恐龙数据集 http www robots ox ac uk 7Evgg data1 html 并且我需要计算基本矩阵 F 所以我使用两个Matlab函数 彼得 科维西的函数 www csse
训练鲁棒级联分类器时要考虑的建议?
我正在训练级联分类器以检测图像中的动物 不幸的是 我的误报率相当高 使用 Haar 和 LBP 超高 使用 HOG 可以接受 我想知道如何改进我的分类器 这是我的问题 鲁棒检测所需的训练样本量是多少 我在某处读到需要 4000 个正样本和
Algorithm
opencv
machinelearning
ComputerVision
Classification
如何使用 Opencv 存储大量图像的分层 K 均值树?
我正在尝试制作一个程序 可以从图像数据集中找到相似的图像 步骤是 提取所有图像的 SURF 描述符 存储描述符 对存储的描述符应用 knn 使用 kNN 将存储的描述符与查询图像描述符进行匹配 现在每个图像 SURF 描述符将存储为分层 k
Algorithm
imageprocessing
ComputerVision
featuredetection
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