edge-detection

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나는 이미지 처리에 익숙하지 않고 가장자리 감지를해야만했다. 나는 maximas와 zero crossing을 각각 찾는 Gaussian과 Laplacian의 두 종류의 감지기가 있다는 것을 이해했다. 필자가 이해할 수없는 것은 단순히 이미지를 2D 커널과 컨버팅하여 구현하는 방법입니다. 나는 컨벌루션이 최대 값과 제로 크로싱을 찾는 것과 어떻게 같습니까?

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Hough transform line follower

좋아, 카메라 스트림에서 라인을 감지하는 프로그램을 만들고 싶다. 이것은 알 라인 팔로워 로봇을위한 것입니다. 따라서 로봇이 두 개의 평행 한 선의 각도를 알고 있다면 그는 어느 방향으로 가야하는지 알고있었습니다.이 만들기 프레임 회색 가우시안 블러 캐니 에지 호우가 전혀있을 때 가장 먼저하는 일이 없다는 것을 변환 : 나는 추적 기능을 수행 회선을 종료하

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비트 맵에서 텍스트 주위에 개요를 만드는 방법 Java

ttf 파일을로드하고 투명 배경을 가진 비트 맵 (256x256)을 만든 다음 비트 맵에 문자 (글꼴 모양)를 그립니다. 내가 원하는 것은 모든 문자 주위에 얇은 (1 또는 2 픽셀) 흰색 외곽선을 만들거나 가장자리 감지를 사용하는 것입니다. 어떻게하면됩니까?

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안드로이드 : opencv를 사용하여 canny edge detection을위한 좋은 고저 임계 값을 얻는 방법

나는 안드로이드에서 이미지 처리 프로세스를 위해 opencv 라이브러리를 사용하고 있습니다. 문제는 이미지에 canny 함수를 사용할 때입니다. Imgproc.Canny(ImageMat, ImageMat, 0.4, 0.5); 내가 낮은 임계 값 0.4 및 높은 임계 값 0.5을 사용하지만 이미지의 결과가 좋지 않다 : 이것은 영리한 사용하여 내 코드입니

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MATLAB : 작은 가장자리를 제거하고이 같은 이미지가 조직학 이미지를

을 단순화 : 내가하고 싶은 것은 셀이 셀의 바깥 쪽과 안쪽 가장자리를 찾을 수 있습니다 다른 색상의 두 부분 사이. 그러나이 이미지에는 내가 생각하는 세부 사항이 포함되어 있으며이 이미지를 단순화하고 작은 가장자리를 제거하고 원하는 가장자리를 찾는 방법이 있습니까? 나는 matlab에서 제공하는 가장자리 기능을 시도했다. 그러나 그것은 단지 바깥 쪽 가장

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Scikit-image 및 GDAL을 사용하는 Python 큰 이미지 가장자리 감지

큰 파일 9600x7000 픽셀 jpg 파일이 있습니다. 가장자리 감지를 수행 할 수 있는지 확인하려고합니다. from PIL import Image image = Image.open("C:\\pathtofile\\test-tac.jpg") image.show() 그러나 파이썬 인터프리터가 충돌합니다. Python 2.7을 실행하는 Pycharm을

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Matlab Image Edge Re-Sizing/Thinning

현재이 프로젝트를 진행 중이고 그 중 90 %가 완료되었으므로 특정 질문에 도움이 필요합니다. "Mexican Hat"배열 (아래 참조)이있는 RGB 이미지의 세 가지 색상 채널에서 conv2를 사용하여 2 차원 컨볼 루션을 수행하면 이미지의 테두리가 나타납니다. 그러나 이러한 테두리는 이중선 효과가 있으므로 경계선을 구성하는 단일 선만 변경되도록이 테두리

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opencv 사각 검출 방사형 바닥 조사

사각 검출 작업. 문제는 찬란한 바닥에 있습니다. 사진을 볼 수 있습니다. 이 문제를 해결하기위한 아이디어가 있습니까? 감사합니다. 소스 이미지 : 출력 : 소스 코드 : 공극 EdgeDetection :: find_squares (CONST CV : 매트 & 화상 벡터> & 사각형 cv :: Mat & outputFrame) { unsigned long

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kinect 손 및 손가락 추적

내 프로젝트의 일부로 kinect를 사용하여 손과 손가락 추적을 구현해야합니다. 내가 지금까지 기본적인 방법 읽은에서 은 다음과 같습니다 추적 손 의 윤곽이 정확 너 한테 볼록 선체 또는 K-곡률을 사용하여 손가락 끝을 찾기? 누군가 좋은 방법을 찾을 수 없으므로 누군가가 등고선 추적 방법에 대한 자습서를 제공 할 수 있습니다. 또는 손 및 손가락을 추적하

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더 복잡한 이미지에서 OpenCV의 Canny Detection 속도가 느림

로봇 카메라의 스트리밍 이미지에서 Canny Detection을 사용하고 있습니다 (원 찾기). 가장자리 사이의 최대 콘트라스트를 얻으려면 RGB 이미지를 별도의 채널로 분할하고 각각에 Canny를 수행 한 다음 비트 단위로 또는 가장자리를 병합 된 이미지로 결합하십시오. 간단한 이미지에서 사용하면 내 fps는 30fps에서 비교적 영향을받지 않습니다. 카