저는 현재 실내 가정용 환경에서 물체를 인식하고 맵에서 이러한 물체의 위치를 대략 나타내는 것을 목표로하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 단일 Kinect 카메라를 사용하여이 모든 작업을 수행 할 수 있기를 바랍니다. 지금까지 OpenCV의 SURF 라이브러리를 사용하여 기본 객체 인식 시스템을 구현했습니다. 필자는 "OpenCV 2 컴퓨터 비전 응용
조립 라인에서 떨어지는 물체의 크기를 측정하기 위해 공장에서 사용할 시스템을 만들고 싶습니다. 물체는 돌의 석판입니다. 대략 직사각형이며 너비와 높이를 원합니다. 각 돌은 플래시로 같은 위치에서 촬영되므로 조건이 잘 제어됩니다. 까다로운 부분은 때로는 표면에 파스텔 (종종 파문과 줄무늬가있는 대리석)이있는 경우이며 때로는 거의 검은 색이어서 그림자가 섞여
나는 이처럼 도시 광장에있는 모든 사람들 또는 사람들의 그룹을 찾아야합니다. 나는 CascadeClassifier.detectMultiScale 기능을 사용하고 equalizeHist (정확한 밝기 및 대비) 모든 사람들이 발견되지 볼 수 있듯이 에 의해 이미지를 준비합니다. haarcascade_fullbody.xml에 대한 설명에서 나는 그 탐지기가 정
나는 최근에 this paper에 설명 된 기술에 따라 인식 소프트웨어를 구현했습니다. 그러나 내 데이터 세트에는 OpenNI로 찍은 깊이 맵도 들어 있습니다. 깊이 정보를 사용하여 인식기의 견고성을 높이고 싶습니다. VFH 서술자를 추출한 후 1 대 vs 모든 SVM이 활 응답 히스토그램을 학습하는 것에 대해 설명합니다 (이 작업을 위해 OpenCV De
특정 종류의 물체의 이미지에 대해 FAST, MSER, DOH 및 DOG와 같은 다양한 관심 지점 감지기를 평가하고 싶습니다. 첫 번째 기준으로 조명이나 눈금과 같은 특정 조건에서 반복성을 찾았습니다. 어떤 지점 주위의 어떤 종류의 지역이 관심 지점으로 선택을 선호하는지 보는 것도 흥미로운 것 같습니다. 그런 종류의 평가를 위해 고려해야 할 기준은 무엇입니
SURF의 모든 구현은 작은 이미지 (예 : 100x100 이하)에서 유용한 수의 관심 지점을 추출하는 데 특히 어려울 것으로 보입니다. 분석 전에 작은 이미지의 크기를 증가) 기본적으로 모든 업 스케일러의 ImageMagick를 제공 - 가장 가까운 이웃에 고급 것과 같은 간단한에서 1)를 사용하여 다양한 업 스케일링 알고리즘 (: 나는 접근 방법을 시도
일부 레이더 데이터에서 포물선을 찾고 있습니다. OpenCV Haar 계단식 분류기를 사용하고 있습니다. 긍정적 인 이미지는 20x20 PNG로 모든 픽셀이 검은 색입니다. 포물선 모양을 그리는 이미지는 제외하고 긍정적 인 이미지 당 하나의 포물선입니다. 제 질문은 이것입니다 :이 포지티브가 분류기를 포물선이있는 블랙 박스를 찾도록 훈련 시키거나 포물선 모
기본적으로 ORB 설명자를 사용하여 테스트 이미지 (쿼리 이미지)에서 인식 할 수있는 많은 개체가 있습니다. 더 빠른 일치를 얻으려면 LSH를 사용하고 싶지만 opencv에서 예제를 찾을 수 없습니다. 개발 되었습니까? Differenet 객체가 있고 각각을 테스트 이미지에서 찾고자한다면 무엇을 사용합니까?
가능한 중복 사용하여 안드로이드와 인식 : 내가 OpenCV의 라이브러리를 사용하여 내 프로젝트에서 물체 인식 (얼굴 추적)를 구현하려고 Where do I start learning about image processing and object recognition? Is there any best way for implemeting Object Recog
나는 아래와 같은 그림을 가지고있다. 이미지에서 서클 그룹 (위치)을 찾고 싶습니다. 다음 예제에는 세 개의 그룹이 있어야합니다. 배경이 흰색이거나 희끄무레 한 색입니다. 는 그것을 찾을 수 있나요 (원본 이미지에서 같은 rectangulars가되지 않습니다. 난 그냥 그룹처럼하는 방법을 보여 그렸다)? 어떻게 같은 사진에 대한 : rectangulars없