image-processing

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    내가 모든 픽셀 값의 정상화하고 는 이미지를 저장을 수행하는 그레이 스케일 이미지를 읽는 , . 이미지를 다시 열면 다른 픽셀 값이 표시됩니다. 내 코드 : 왜 픽셀 값이 저장 한 후 변경합니까 By executing np.max(img_scale), I get 127. By executing np.max(img_reopen), I get 255 By

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    나는 다른 빛의 조건에 꽤 부드러운 이미지가 있습니다 을 그리고 정확하게 구멍을 작성해야합니다. 수정 : 쌍 선형 보간을 사용하겠습니다. 그런데 을 올바르게 사용하는 경우이 경우 사용 하시겠습니까? 무엇 interpolaion 방법는 가장 적합한 방법을 제대로 그것을 사용합니다.

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    프로젝트 작업을 위해 바이너리 분할을 구현하려고했지만 이진 분할 코드에 집착했습니다. 난 그냥 그림의 플레이어와 배경의 continuos 세분화를 얻을 this 이미지 (손의 적절한 세분화)와 같은 싶습니다. imgort numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv

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    짧은 동영상 폴더와 이미지가있는 폴더가 있습니다. 대부분의 이미지는 동영상 중 하나에서 가져온 이미지지만 크기가 다르거 나 노이즈, 압축으로 인해 세부 정보가 손실되는 등 정확하게 다를 수 있습니다. 내 목표는 모든 이미지를 찍은 비디오와 일치시키는 것입니다. 지금까지 OpenCV 라이브러리를 사용하여 하나의 비디오를로드하고 각 비디오 프레임과 각 이미지

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    나는 tf.estimate.quickstart의 코드를 사용하여 내 자신의 이미지 분류 작업을 실행했으며 제목에 오류가 계속 표시되어 전체 코드입니다. : import numpy as np import tensorflow as tf import pandas as pd train_x = pd.read_csv('train_set_x.csv') trai

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    제가 아래처럼 비트 맵 이미지에서 추출한 화소의 배열을 "내 코드"배열의 범위를 벗어난 내 이미지의 특정 픽셀 중 일부. 나는 사용자의 일부 정수 번호를 받고 수행하고 사용자가 바로 첫 번째 정수를 입력 한 후 입력하는 ASCII 값으로 레드 값을 Array_of_Pixels[input_number]의을 변경하려고 노력하고있어 . 녹색 및 파랑 값은 이전과

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    다음 코드를 사용하여 DBSCAN에 대해 eps을 추정합니다. 코드가 괜찮 으면 knn distance plot을 얻었습니다. 코드는 : data 화소 위치 (행과 열)의 배열 인 ns = 4 nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=ns).fit(data) distances, indices = nbrs.kneighbors(dat

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    C++ OpenCV 코드를 C# Emgucv로 변환하려고합니다. 몇 줄을 변환했지만 한 줄에 갇혀 있습니다. Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>()); 나는 위의 Mat detectionMat = new Mat(detection.SizeOf

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    갤러리 이미지 Android 앱을 쓰고 있지만 데이터베이스에 새 이미지가 이미 있는지 확인하는 방법을 모르겠습니다. 나는 그와 같은 것을 생각하고있다 : select * from images where id=md5(<new image>); 모든 새로운 이미지마다 나는이 이미지를 위해 md5를 얻는다. 이 md5는 데이터베이스에있는 이미지의 기본 키가 될

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    이진 이미지의 세로 막대 그래프를 만들려고합니다. MATLAB의 기능을 사용하고 싶지 않습니다. 그것을하는 방법? 나는이 코드를 시도했지만 그것이 올바른지 아닌지 모르겠어요 : function H = histogram_binary(image) [m,n] = size(image); H = zeros(1,256); for i = 1:m for j