opencv

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이 내가 혼합 마법사에 대한 내 코드 만에 문제가) (cv2.addweighted) (cv2.addweighted : import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('1.png') img2 = cv2.imread('messi.jpg') dst= cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0)

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이미지의 모든 픽셀을 선택한 색상으로 바꿀 수 없습니다.

이 코드에 문제가 있습니다. 왜 이미지가 처음 60 픽셀 (0에서 59까지)으로 바뀌는 지 모르겠지만, 다른 모든 것은 아닙니다 (60에서 360까지의 루프에서 j). 난 그냥 테스트, 여전히 다른 경우에 와서,하지만 내 선택 색상이 픽셀을 대체하지 않았다 내 나쁜 영어 에 대한 result 죄송합니다 : 여기 for (int i = 0; i < 40; i

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opencv 기능이 문서화되지 않았습니까?

"UNDOCUMENTED"opencv 함수와 문서화 된 함수의 차이점은 무엇입니까? 나는 온라인으로 수색했지만 분명히 나에게 나의 의심을 분명히 해줄만큼 명확한 설명을 얻지 못한다. 감사합니다 이 함수는 주어진 이미지의 흐려짐을 결정하는 데 사용되는 calcBluriness입니다. 감사합니다.

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imshow에서 검은 색 빔이있는 두 장의 사진

두 개의 이미지를 표시하고 파이썬에서 검은 색 빔으로 시각적으로 구분하고 싶습니다. 내 문제는 Plot-Window에 cv2.imshow() 함수가있는 원래 색이 표시되지 않는다는 것입니다. import cv2 import numpy as np imgloc = 'path\Dosen_py.png' img = cv2.imread(imgloc) high

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AndroidStudio의 JavaCV 오류 java.lang.NoClassDefFoundError : java.lang.ClassNotFoundException : org.bytedeco.javacpp.opencv_core

JavaCV를 사용하여 얼굴 인식 시스템에서 작업하고 있습니다. OpenCV와 JavaCV를 모두 사용하고 있습니다. AndroidStudio도 사용하고 있습니다. 그러나이 오류가 표시됩니다. 12-20 00:22:25.315 6018-6018/com.example.nasif.xiomi_face E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION:

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Android Studio NDK 링커 오류 'cv :: _ OutputArray :: _ OutputArray (cv :: Mat &)'에 대한 정의되지 않은 참조

일부 캡처 및 이미지 효과에 opencv를 사용하는 NDK를 사용하는 Android 프로젝트에서 작업하고 있습니다. 물건. ../sdk/native/jni/include/opencv2/core/mat.hpp:335: error: undefined reference to 'cv::_OutputArray::_OutputArray(cv::Mat&)' jni/s

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opencv 통합 중에 오류가 발생했습니다.

android studio에서 opencv를 통합하는 중에 오류가 발생했습니다. 내가 OpenCV의 모듈, Gradle을 빌드를 가져올 수 있지만, 모듈 종속성을 추가하는 동안이 제공 될 때 3.1.0,3.3.0,3.2.0 을 다음 내 SDK 버전은 이미 시도 26 OpenCV의 버전입니다 오류. OpenCV의 Gradle을 : apply plugin: '

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파이썬 : OpenCV의 : 오류 (-215) size.width> 0 && size.height> 0 기능 이력서 ::에서 imshow

내가 파이썬에서 OpenCV의를 사용하여 이미지를로드하려고하지만이 같은 오류가 점점 오전 : 오류 : C : \ projects \ opencv-python \ opencv \ modules \ highgui \ src \ window.cpp : 325 : 오류 : (-215) size.width> 0 & & size.height> 0 in function

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openCV의 EMD-L1 알고리즘은 거리가 0 인 것으로 계산합니다.

다음 코드에서 두 간단한 히스토그램이 있습니다. 소스에 하드 코딩 된 것입니다. 각 막대 그래프에는 128 개의 저장소가 있으며 64 개의 첫 번째 저장소는 하나의 막대 그래프에 해당하고 64 개의 저장소는 다른 막대 그래프에 해당합니다. 그러나 결과 거리는 0입니다. 각 벡터의 128 개 저장소의 후자의 64 개 저장소에 명확한 차이가 있더라도. 나는 두

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SVM을 사용하여 SUV와 세단 분류

세단과 SUV의 이미지를 분류하는 OpenCV를 사용하여 SVM을 구현하려고합니다. 나는이 포스트를 많이 참고했다 : using OpenCV and SVM with images 나는 세단과 SUVs의 29 가지 훈련 이미지를 가지고 있으며, 따라서 나는 1 개의 정말로 긴 줄이되도록 각 이미지를 펼쳐서 트레이닝을한다. 29ximage_area 크기. 아래