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opencv의 Viola-Jones 얼굴 탐지 기능을 25 피트에서 사용할 수 있습니까?

opencv의 비올라 존스 얼굴 탐지 기능을 25 피트에서 사용할 수 있습니까? 카메라가 좋고 화질이 좋으면 비올라 존스가 얼굴을 감지 할 수 있습니까?

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FREAK 기능 추출기에 대한 자습서/예제를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

OpenCV 및 C++를 사용하여 기능/개체 추적 응용 프로그램을 구현하려고합니다. 현재 goodFeaturesToTrack 함수를 사용하여 첫 번째 프레임에서 내 지형 벡터를 만듭니다. 거기서 이후의 프레임을 통해 점을 추적하기 위해 calcOpticalFlowPyrLk 메서드로 전달합니다. 이 방법은 매우 빠르지 만 불안정하고 스케일 또는 회전 불변하지

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웹캠의 표정 인식

현재 슬프거나 행복과 같이 사용자의 표정을 웹캠에서 한 번에 하나씩 추출해야하는 프로젝트를 진행 중입니다. 얼굴 검색을 수행하는 데 많은 프로그램/API가 있지만 자동 표현 인식을 수행 할 수있는 사람이 없습니다. 지금까지 발견 된 가장 가능성 : 내가 얼굴 인식 이전에, 사람을 OpenCV와 함께 작업을 수행하는 방법에 대한 몇 가지 팁이 있다면, 그래서

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opencv와 python : 마스크를 사용하여 cv2.surf()를 사용하는 방법

opencv와 python에서 초보자이며 이미지 내의 얼굴의 키포인트와 설명자를 수집하려고합니다. 나는 정면 얼굴 템플릿이있는 HAAR 캐스케이드 분류기를 사용하여 이미지의 얼굴을 찾습니다. HAAR 캐스케이드는 나에게 이미지의 얼굴을 표시하는 좌표 목록을 제공합니다. 그 좌표에서 "마스크"를 생성하여 cv2.surf()을 사용하여 마스크 된 영역 내에서

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OpenCV에서 눈과 구강 점이있는 얼굴 특징 감지

나는 얼굴 특징 탐지 프로젝트를 진행하고 있으며, OpenCv withHaarcascade xml 파일을 사용하여 눈, 코, 입을 감지합니다. 그러나 나는 눈과 입 구석의 포인트와 코 센터를 갖고 싶습니다. 목표는 감정을 예측하는 데 사용하는 것입니다. 어떻게 작동하는지 보여주는이 링크를 발견했으며 JAVA를 사용하여이 결과에 도달해야합니다. 어느 누구도

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안드로이드 자동 자르기 카메라 캡처 된 이미지

나는 안드로이드에서 자동 자르기/자르기 기능의 일종 찾고 있어요. 캡처 된 이미지에서 객체를 감지하고 자르기를 위해 객체 주위에 사각형 상자를 만듭니다. 안드로이드에서 얼굴 인식 API를 찾았지만 내 문제는 캡쳐 된 이미지가 문서/페이지가 아닌 인간의 얼굴이므로 캡처 한 그림에서 문서 나 다른 객체를 어떻게 찾을 수 있습니까? 개체 검색 또는 일부 색 감지

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노이즈가 많은 사진에서 낮은 콘트라스트 라인 감지

일반적으로 화면의 사진이나 노이즈가 많은 이미지에서 대비가 낮은 선을 감지하려고합니다. 나는 두 가지 문제로 실행하는 것 : 나는 확실하기 때문에 화면의 노이즈/어두운 격자, 적응 임계 값 또는 가장자리 탐지 알고리즘으로 라인을 감지 할 수 없습니다. 흐림 효과는 조금 도움이되는 것 같지만 효과적이지는 않습니다. 노이즈, 조명 조건 등으로 인해 동일한 선에

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활성 모양 모델 (AAM) vs 활성 모양 모델 (ASM)

최근 며칠 동안 활성 모양 모델 (AAM)에 대해 검색하고있었습니다. 셰이프 모델과 텍스쳐 모델을 찾았는데 이제는 활성 셰이프 모델 (ASM)에 대한 연구를하고 있으며 혼란스러워지고 있습니다. 활성 모양 모델 (ASM)과 AAM의 모양 모델이 같습니까?

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OpenCV에서 SimpleBlobDetector를 사용하는 방법?

SimpleBlobDetector는 실제로 무엇을합니까? 그것은 나에게 몇 가지 포인트를 반환하지만,이 점들은 무엇입니까? 얼룩 감지기가 색상과 같은 속성의 이미지 영역을 찾습니까? 발견 된 얼룩의 윤곽을 검색 할 수 있습니까? 웹에서 어떤 예제에서는 detectEx 함수 호출을 보았지만 OpenCV 2.4.5에서는 그러한 함수가 없습니다. 이제이 기능 대

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보행자 감지에서 잘못된 탐지 줄이기

나는 OpenCV 샘플 코드 "peopledetect.cpp"를 사용하여 보행자를 탐지합니다. 이 코드는 특징 추출에 HoG를 사용하고 분류를 위해 SVM을 사용합니다. 여기에 사용 된 참조 용지를 찾으십시오. 카메라가 벽에 10 피트 450 높이로 장착되었습니다. 프레임 내의 보행자 동작에는 제한이 없습니다. 진정한 긍정적 인 속도 (보행자를 정확하게 감