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    나는 컨베이어 라인을 따라 움직이는 물체를 가지고 있으며 컴퓨터 비전을 사용하여 물체의 위치를 ​​추적하려고합니다. 통과 할 개체 중에는 "추적 할 좋은 기능"이 없습니다. 그러나 모서리의 템플릿 일치가 작동하는 것 같습니다. cv :: goodFeaturesToTrack이 나에게 좋은 점을주지 않으면, 운이 좋지 않습니까? 모퉁이는 구별되는 특징처럼 보입

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    sobel 연산자를 수동으로 구현하려고합니다. 어떤 이유에서인지 연산자의 수평 및 수직 구성 요소는 좋은 결과를 얻었지만 결합 된 이미지에는 많은 잡음이 있습니다. 나는 (imgv ** 2) ** 0.5와 같은 일을 할 때도 이상하게도 대략 같은 이미지를 되 찾아야한다고해도 큰 소리가 난다. 여기에 무슨 일이 일어나는 지 아는 사람이 있습니까? 이미지를 다

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    HOG (Histogram of Oriented Gradients)는 이미지의 단일 점에서 어떻게 작동합니까? Computer Vision Toolbox의 HOG 디스크립터 버전 인 https://www.mathworks.com/help/vision/ref/extracthogfeatures.html을 사용하고 있습니다. 이미지의 특정 지점에 HOG를 계산하

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    openframeworks에 일부 openCV 항목이있는 Basler (https://www.baslerweb.com/) 카메라를 사용하려고합니다. 이전에 Point Grey 카메라 ("FlyCapture2"SDK 사용)를 너무 많이 사용하지 않았습니다. Basler는 Windows, Linux 및 Mac OS에서 작동하는 Pylon SDK라는 것을 가지고

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    이미지 목록 image_list으로 작업하고 있습니다. image_list의 각 항목은 셰이프 (X, Y, 3)가있는 수십 개의 배열입니다. X는 높이, Y는 너비이며 각 이미지에는 3 개의 색상 채널이 있습니다. 모든 이미지의 최대 너비와 높이를 가져오고 여분의 공간이있는 경우 하단과 우측에 0이 채워지도록 각 이미지의 크기를 조정하고 싶습니다. 첫 번째

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    이렇게 상자에 쓰여진 손으로 쓴 문자를 추출하고 싶습니다. 저는 29 픽셀의 너비의 사각형을 추출하고 있습니다.이 사각형은 나에게 이런 이미지를줍니다. 올바르게 문자를 인식하기 위해, 각각의 캐릭터 이미지는 매우 깨끗합니다. 이와 같이, 나는이 일을하고 무엇 , 계산 수평 및 수직 투사 모든 이미지의 . 두 배열의 각 요소를 반복합니다. 투영 값이 특정 임

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    에서 gradient()를 사용하지 않고 Gaussian (dx, dy)의 1 차 미분을 계산하면 fspecial('gaussian', 4, 1)으로 가우스를 시작했으며 gradient()은 1 차 미분을 얻는 데 매우 편리합니다. 어쨌든 gradient()을 사용하지 않고 1 차 도함수를 계산할 수 있습니까? 교과서의 첫 번째 단계로서 도시 된 바와 같이

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    키 포인트 감지에 신경 네트워크를 사용하는 방법에 대한 자습서를 몇 편 읽었습니다. 입력 (이미지)의 경우 255로 나누는 것이 일반적이라는 것을 알았습니다 (값은 0에서 255 사이이므로 [0,1]로 정규화). 그러나 목표 (X/Y) 좌표에서 [-1,1]로 정규화하는 것이 더 일반적이라는 것을 알았습니다. 이 불균형의 이유. 예 : http://danie

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    2 가지 범주로 시작 v3 모델을 미세 조정하려고합니다. 다음은 내가 수행 한 단계들입니다. build_image_data.py을 사용하여 사용자 정의 데이터에서 샤드 된 파일을 생성하고 imagenet_data.py의 클래스 및 예제의 수를 변경하십시오. labelsfile.txt를 사용했습니다. 2. flowers_data.py에서 값을 적절하게 변경하

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    나는 그레이 스케일 이미지와 바이너리 이미지를 가지고 있는데 hstack을 사용하여 이들을 나란히 표시하려고합니다. 바이너리를 어둡게 만들도록 조정 된 종류가있는 것 같습니다. 아무도이 문제에 직면 했습니까? 여기에 내 코드 enter image description here O = (self.img >= t) * 1 I = img