가장자리 감지 기술을 사용하여 바코드 감지를위한 MATLAB 코드는 Hough tranform & 에지 감지 기술이 필요합니다. 나는 이것을 위해 MATLAB 기능을 내장 시도하지만, 에지 검출 또는 바코드 감지 그래서, 도움의 어떤 종류가 많이 감사를 Hough 변환에 대해 거의 알고 있기 때문에 결과를 가져올 수 없습니다. 지금까지 내가이 .. a=im
640x480 가 다운로드 해주세요 여기 도시 하나이다 원본 이미지는 여기 1280x1024 다양한 원형/타원 감지 방법을 평가하는 데 다른 방법을 사용하고 있습니다. 그러나 어떻게 든 나는 간단한 Hough 변환 코드를 고칠 수 없다. 서클을 감지하지 못합니다. 문제가 전처리 단계인지 또는 HoughCircle의 매개 변수인지 여부는 명확하지 않습니다.
다음 이미지에서 ALL Wall Edges (바닥, 벽 교차점 및 벽, 문 교차점 포함)를 추출해야합니다. 나는 canny detection 및 hough transform (probabilistic)을 사용합니다. 그것은 많은 중복되고 불필요한 라인을 제공합니다. 나는 hough transform이 실행되기 전에 canny 이미지를 정제 할 수 있는지 찾
OpenCV를 사용하기 시작했습니다. 내 목표는 원과 그 중심을 감지하는 것이고, 나는 화질 변환을 사용했습니다. 해상도 640x480의 웹캠을 사용하고 있습니다. 작동하지만 원은 계속 변경됩니다. 그것의 위치, 그것을 더 잘 설명하기 위해 나는 화면을 움켜 잡았다. you tube https://www.youtube.com/watch?v=6EGePHkGr
일 나는 감지하고 다음 단계로 번호판을 읽으려고 수행 : 죄송합니다, 1) houghlines를 사용하여 사각형을 감지는 (이미이 단계에이 문제를 가지고) 2) 관점을 수정 사각형 3)이 사각형에 를 OCR을 수행하려면이 사각형의 당신은 내 코드 here의 시각적 문제/효과를 볼 수 있습니다. 코드 자체는 here입니다. 면책 조항 : 나는 이것을 위해 E
텍스트가있는 이미지가 있습니다. OCR로 이미지를 보내고 싶지만 이미지에 약간의 흰색 노이즈가있어 OCR 결과가 그렇게 좋지 않습니다. 나는 이미지를 침식/팽창 시키려고 노력했지만 완벽한 임계 값을 얻지 못했습니다. 이미지의 모든 텍스트가 완벽하게 수평이 될 것이므로 Hough Transform을 시도했습니다. 다음은 OpenCV에 번들 된 샘플 변형 프로
우선 시간 내 주셔서 감사합니다. 나는 이미지 프레임 (박물관 갤러리의 삽화) 주위에서 발견 된 키포인트를 제거하고 싶다. 즉, 실제 액자를 프레임에서 분리하고 싶습니다. 각 작품은 다양한 유형의 프레임으로 구성됩니다. [1] 이미 키포인트를 감지 할뿐만 아니라 기술자를 계산하는 데이비드 로우의 SIFT implementation에 대한 파이썬 래퍼를 작성
각 이미지에 대해 S x R 개의 이미지를 생성하는 일부 코드로 처리 된 이미지의 데이터 세트가 있습니다. 여기서 S는 비율의 수이고 R은 가로 세로 비율의 수입니다. 그래서 3 개의 비늘과 3 개의 종횡비. 나는 9 개의 이미지를 가지고있다. (각 하나는 두 개의 매개 변수 X와 Y의 허점 공간이다.) 이제 hough 공간에 봉우리 (최대 값)를 얻기 위
CUDA를 사용하여 실시간 라인 탐지를 시도하고 있습니다. 각 bin의 최소, 최대 라인 좌표와 함께 hough 변환을 계산했습니다. 선 세그먼트를 얻으려면 최소 지점에서 최대 점까지 추적하고 (Bresenham의 선 알고리즘 사용) 각 선의 선분을 얻습니다. hough 임계 값이 낮고 이미지에 많은 행이있을 때 trace_lines를 완료하는 데 많은 시