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하나의 이미지에서 한 유형의 여러 객체를 어떻게 찾을 수 있습니까? ORB feature finder와 무차별 대입기 (opencv = 3.2.0)를 사용합니다. 내 소스 코드 : import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt MIN_MATCH_COUNT = 10 img1

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piecewiseAffineTransformation 후의 포인트 위치 추적

Skimage 웹 사이트에서 this example을 따라갔습니다. 코드가 원본 이미지에 부분 별 아핀 변환을 수행하고 결과 이미지가 아래 이미지와 유사합니다. 는 I 추적하려고 방법 전과 변환 매트릭스 인덱스를 액세스하여 변형 후의 화상의 움직임에 일부 특정 포인트. 내 코드 here 내가 또한 가장 가까운 격자 점에 지정된 점을 넣어 find_linsp

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tf.learn Estimators의 분산 교육?

Tensorflow 상위 레벨 API를 사용하여 분산 된 방식으로 MNIST에서 컨벌루션 뉴럴 네트워크를 학습하고 싶습니다. 클러스터 구성을 지정하고 Estimator (아래 코드)에 전달하려고했습니다. 나는 다음과 같은 오류 MergeFrom (에 매개 변수) 같은 클래스의 인스턴스 일 필요가 점점 오전 : 예상 tensorflow.ConfigProto

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Tensorflow의 일괄 상호 상관

한 쌍의 기능 맵 전체에서 2D 교차 컨볼 루션 (예 : MATLAB의 https://www.mathworks.com/help/signal/ref/xcorr2.html)을 수행해야합니다. 대한 명확한 : 하자가 B x W1 x H1 x C 및 Y이 B x W2 x H2 x C 될 수 X. I 원하는 출력은 형상 B x W2 x H2 x 1이다 출력의 i 번

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OpenCV의 Hessian-affine 검출기

많은 탐지기에 대해이 기사를 읽었습니다. (자세한 내용은 알 수 없지만) 많은 상황에서 DoG보다 훨씬 뛰어나다는 것을 읽었습니다. 처음에는 Hessian-affine이 SURF 감지기라고 생각했지만, 그들은 똑같은 것이 아닙니다. 맞습니까? OpenCV 구현이 있습니까?

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다중 평면 교정은 고유 매트릭스 만 계산합니까?

장 멀티 플레인 보정은 고유 매트릭스 만 계산합니까? 보정 매트릭스 (내재 및 외인 모두)의 모든 매개 변수를 계산합니까? 다중 평면 캘리브레이션이 모든 파라미터를 계산하는 방법을 배후에 누가 빠른 수학 (원본 종이가 아닌)을 공유 할 수 있습니까?

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누군가가 첫 번째 가장자리를 감지하기위한 일반적인 머신 비전 알고리즘을 제안 할 수 있습니까?

머신 비전 어플리케이션에서 최첨단을 찾을 필요가 있습니다. 이 가장자리는 모양이 약간 다를 수 있으며 때로는 측정 할 부분 내부의 가장자리보다 낮은 대비를 가질 수 있습니다. 내가 지정한 방향으로 검색하여 지정한 영역에서 앞쪽 가장자리를 찾는 데 사용할 수있는 일반적인 알고리즘을 찾고 싶습니다. 마지막으로, 항상 긍정적 인면이 있어야합니다. 즉, 어두운 영

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MATLAB Camera Calibrator를 사용한 단일 카메라 보정 문제

카메라에서 실제 좌표를 획득해야하는 프로젝트를 수행하고 있습니다. 제일 먼저해야 할 일은 카메라 보정입니다. 저는 MATLAB Toolbox의 Camera Calibrator와 약 40 개의 Calibrator 샘플을 사용합니다. 모든 샘플은 Logitech C922에서 가져 왔습니다. 그러나 보정 한 후에는 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 결과가 잘못 표시

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opencv에서 Color_YUV2BGR을 사용하여 YUV에서 BGR로 잘못 변환했습니다.

YUV 값의 단일 세트를 BGR로 변환하려고합니다. 125 g : 118, R : 0 하지만 예상되는 출력을 b 0, g : 112, R 128 - B yuv = [100, 50, 150] cv::Mat bgr_mat; cv::Mat yuv_mat(1,1,CV_8UC3,cv::Scalar(yuv[0],yuv[1],yuv[2])); cv::cvtColo

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오늘날의 물체 탐지에서 장애물은 무엇입니까?

저는 컴퓨터 비전을 처음 접했고 이제는 물체 감지에 대한 연구를하고 있습니다. 나는 더 빠른 RCNN과 RFCN에 대한 논문을 읽었고 YOLO도 읽었다. 가장 큰 문제는 속도 인 것 같습니다. 그리고 그들 모두는 이미지 데이터 데이터만을 사용합니다. 텍스트와 이미지 데이터를 결합한 모델이 있습니까? 즉, 텍스트의 정보를 사용하여 교육 데이터가 작은 경우 검