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Hough Circle Transform을 개선하여 분산 점으로 구성된 원을 감지하십시오.

openCV에서 표준 HoughCircles 명령을 사용하여 원을 감지하는 매우 기본적인 코드가 있습니다. 그러나 내 문제는 내 데이터 (이미지) (데이터 시뮬레이션 목적으로) 알고리즘을 사용하여 생성 된 -15 % (임의로이 범위에서) r의 범위에서 지점을 그릴 수 있습니다. 여기서 r은 반경 원의 방정식을 사용하여 360도에서 5 ~ 10 (실수) 사이

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키 포인트 검출기와 키 포인트 설명자를 결합하여 MATLAB의 이미지를 일치시키는 방법은 무엇입니까?

MATLAB의 2 개 이미지와 일치하는 3 개의 키 포인트 감지기 (Harris, MSER, DOG)와 3 개의 다른 기능 설명자 (SIFT, PCA-SIFT, GLOH)의 조합을 시험해보고 싶습니다. 두 개의 이미지를 일치시킬 때 예를 들어, 나는 match_points (해리스, SIFT) match_points (해리스, PCA-SIFT)의 조합을 시

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dlib의 얼굴 표식 탐지 프로그램에서 포인트 좌표를 얻는 방법은 무엇입니까?

dlib에 얼굴 표식 위치를 감지하는 python 프로그램의 한 가지 예가 있습니다. face_landmark_detection.py 이 프로그램은 얼굴 특징을 감지하고 원래 사진에 점과 줄이있는 표식을 나타냅니다. 각 포인트의 좌표 위치를 얻을 수 있는지 궁금합니다. a (10, 25)처럼. 'a'는 입가를 나타냅니다. 한 번에 한 장의 사진을 처리하도록

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오브젝트가 OpenCV의 씬에 없을 때`DescriptorMatcher`는 무엇을합니까?

비디오의 현재 프레임을 미리 저장된 피쳐 설명자와 비교하여 알려진 객체를 탐지하려고합니다. 내 생각은 현재 프레임의 피쳐를 미리 저장된 피쳐와 대조하고, 양호한 피쳐의 수가 특정 임계 값 이상인 경우 긍정적 인 감지를보고하는 것입니다. 그러나 DescriptorMatcher은 개체가 실제로 장면에 있는지 여부에 관계없이 항상 일치하는 고정 된 숫자를보고하기

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OpenCV에서 Blob 검출을 이용한 피부 기공 분석

나는 주어진 피부 이미지에서 숨구멍을 감지하고자하는 프로젝트를 진행 중이다. OpenCv에서 Java를 사용하여 다양한 방법 (HoughCircles, BlobDetection 및 Contours)을 시도했지만 진행할 수 없습니다. HoughCircles는 나에게 모든 거짓 동그라미를 보여 주며 윤곽선도 마찬가지입니다. 현재 코드는 blob 감지 기술을 사

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flann knnmatch의 OpenCV 오류

나는 서핑을 기반으로하는 이미지 매칭 알고리즘을 작성하고 있습니다. 나는 400 헤센 임계 값 서핑 초기화 : surf = cv2.SURF(400) 과 일치 플란넬했다. 그러나 이미지가 너무 느리게 실행됩니다. 그런 다음 처음에는 광 테스트를하고 심층 테스트를하기로 결정했습니다. 그래서 헤센 임계 값을 1200으로 변경했습니다. surf = cv2.SU

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featureFormat() 함수는 몇 가지 점을 제거합니까?

약간의 데이터 포인트가 내 데이터 세트에서 제거되는 것처럼 보일 때 나는이 명령에 대해 약간 혼란스러워합니다. enron_data = pickle.load(open("final_project_dataset.pkl", "r")) print len(enron_data.keys()) 내가 얻을 : 여기에 어떻게 146 을 지금은이 작업을 수행 할 때 fe

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ARM의 최적화 된 FAST 계산

팔 네온 라이브러리를 사용하여 ARM 피 텍스 a8에서 약 5ms ORB 기능 계산을 발견 한 논문을 구현하고 싶습니다. 하지만 FAST 기능 탐지로 이미 어려움을 겪고 있습니다. 제가 구현하려고하는 논문은 here입니다. 먼저 Bright and Dark 제약 조건에 대해 잘 모릅니다. 그래서 내 이해에 센터 픽셀 주위에 9 픽셀이 더 밝거나 9 픽셀 더

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컴퓨터 비전의 기능과 키포인트의 차이점은 무엇입니까?

OpenCV 개체 탐지의 가능성에 대해 연구 중이며 혼란 스럽습니다. 나는이 둘의 차이점을 보지 못했다. 감사합니다.

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C에서 SIFT 기능 감지

OpenCv에서 SIFT 기능 감지 작업 중입니다. 문제는이 프로젝트를 지원하는 라이브러리 (예 : features2d, nonfree)가 .hpp에서만 사용 가능하며 C로 작성해야한다는 것입니다. 따라서 제안 사항이 있습니까? 저는 라이브러리를 번역 할 필요가 없길 바래요.