나는 잠시 동안 주변을 둘러 보았지만 내가 달성하고자하는 것을 정확히 설명하는 사람을 찾을 수 없었다. 현재 데이터베이스를 만들려는 기존 타자기 문서의 약 25,000 개 이미지가 있습니다. 처음에는 OCR 소프트웨어를 통해 이러한 이미지를 한 번에 실행하고 거기에서 나온 데이터로 작업 할 수있을 것이라고 생각했습니다. 그러나 이미지의 형식에 따라 OCR
javacv의 기능 감지 프로그램을 실행하여 2 개의 이미지에서 비슷한 기능을 비교하려고하지만 런타임 예외가 발생합니다. 나는 javacv에 완전히 익숙하지 않기 때문에 이것을 해결하는 방법을 모른다. 예외 추적 여기 OpenCV Error: Assertion failed (queryDescriptors.type() == trainDescCollection
마우스와 터치를 모두 지원하는 하이브리드 장치 의 이벤트를 감지하고 바인딩하는 데 권장되는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 , 모더 나이저가 hybrid라는 테스트가 있다면, 당신은 다음과 같이 할 수 있습니다 var handler = null;
switch (true) {
case (Modernizr.hybrid):
handler =
첫 번째, 영어가 불쌍한 것을 유감스럽게 생각합니다. 좋아, 안드로이드 장치에 알고리즘을 구현하고 싶습니다. 내 목표는 안드로이드에 직접 걸리는 이미지/사진의 육각형 패턴을 감지하는 것입니다. 저는이 이미지 처리에 적절하다고 생각되는 Matlab에서 이러한 종류의 알고리즘을 개발하는 것이 더 쉬운 것으로 보았습니다. 여기 내 질문이옵니다. 사진의 패턴을 인
내 응용 프로그램에 대해 얼굴 특징을 추적하고 싶습니다. 나는 몇 가지 방법을 시도했지만 그 중 아무도 필요한 견고성을 제공하지 못했습니다. 첫 번째 방법은 haar face detection, canny edge detection, contour finding 및 key points detection을 기반으로합니다.이 접근법에서는 랜드 마크가 크게 변경
이미지의 모든 관련 기능을 유지하면서 이미지를 축소판 이미지로 자르기위한 최첨단 방법을 찾고 있습니다. 이미지는 TV 프로그램 및 영화의 스틸 사진입니다. 그들은 크고 (1000px 이상) 날카 롭고 일반적으로 매우 균형 잡힌 (색조, 채도)입니다. 이것이 실시간으로 발생했는지 여부는 중요하지 않습니다.
SIFT 키 포인트를 추출하려고했습니다. 내가 다운로드 한 샘플 이미지 (height 400px width 247px horizontal and vertical resolutions 300dpi)는 정상적으로 작동합니다. 아래 이미지는 추출 된 포인트를 보여줍니다. 그때 나는 나 ( height 443px width 541px horizontal and v
내시경 카메라로 찍은 이미지 쌍 사이의 기능을 일치 시키려고합니다. 오버랩이 여전히 상당히 높더라도 이미지가 변환 될 때 일치하는 기능의 수가 매우 낮습니다. 질문 의 부부는 기능 매칭이 낮은 수는 이미지에 존재하는 비네팅에서 올 수 있을까요? (SIFT 디스크립터는 그래디언트를 설명하고, 일정한 비네트 그래디언트가있는 경우 디스크립터가 손상됩니까?) 카메
SIFT 및 SURF 감지기를 반복성 기준으로 평가하려고합니다. 나는 방법 이하 반복성, 대응 결과 중 일부는 다음과 같다 SIFT와 SURF cv::evaluateFeatureDetector(img_1c, img_2c, h12, &key_points_1, &key_points_2, repeatability, corrCounter);
으로 찾을 수 있다
내 개체에 고정 된 크기가 없기 때문에 일부 개체 감지 코드에서 작업하고 있습니다. skimage.feature.hog(obj)
(고정 크기의 셀을 사용하므로) 동일한 길이의 벡터를 제공하지 않으므로 학습 알고리즘을 사용할 수 없습니다. 지금은 대부분는 2916 크기의 벡터를 제공 ,하지만 때로는 너무 긴 벡터 (긴 같은 3402 요소)를 제공, fro