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나는 이미지 처리 세계에서 초보자이며 문제를 해결하기 위해 머리가 필요하다는 문제가 있습니다. 문제 설명 : 난 패턴으로 이루어져 이미지를 갖는다. 이 패턴은 다른 개별 모양을 사용하여 작성됩니다. 아래는 패턴을 형성하는 데 사용되는 패턴과 개별 모양입니다. 자세한 문제 설명 : 내가 15 개 독특한 모양 (아래 이미지)가 나는 (하나의 예는 이미 주어진)

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히스토그램 평준화 skimage

일부 이미지에서 일부 통계를 얻으려고 노력 중이며 히스토그램 평준화를 수행하려고하면 혼란스러워집니다. 나는이 tryed 때문에 는 : img = io.imread(file); img = exposure.equalize_hist(img); 을 내가 경고를 얻을 warn("This might be a color image. The histogram wil

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두 이미지를 비교할 때 다른 영역의 가장자리를 찾는 알고리즘 또는 도구

과속을 줄이는 것이 목표 인 커뮤니티 프로젝트에서 작업 중입니다. 차 번호판을 알아보기 위해서 OpenALPR을 사용하고 있습니다. 문제는 카메라 위치에 민감하다는 것입니다. 즉, 앵글이 20도 이상일 때 OpenALPR이 LP를 감지하는 데 문제가 있습니다 (예, 좋은 카메라 위치에 대한 권장 사항을 읽었지만 때때로 IRL은 될 수 없습니다). 만족).

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배열의 해당 이미지에 하위 폴더의 이름을 지정하십시오.

많은 하위 폴더가있는 루트 디렉토리가 있으며 각각 이미지가 있습니다. 모든 배열을 배열에로드하고 각 이미지의 하위 폴더 이름을 지정하려고합니다. 이제는 모든 이미지를 모양의 배열에로드하는 방법을 알고 있습니다. (10 000, 512, 512, 3), 즉 10 000 크기의 이미지는 512x512이고 3 채널입니다. 하위 폴더 이름을 할당 한 후에 유사한

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matplotlib을 실시간으로 어떻게 사용할 수 있습니까?

Opencv를 사용하여 카메라를 연 다음 이미지 bu matplotlib를 보여주고 싶습니다. 그러나 프레임이 정지합니다. matplotlib를 실시간으로 사용할 수 있습니까? 감사합니다. cap = cv2.VideoCapture(0) while (True): ret, frame = cap.read() if cv2.waitKey(1)

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블렌더를 사용하여 여러 이미지를 3D 메쉬로 변환하려면 어떻게해야합니까?

기본적으로, 우리는 비디오를 만들고 비디오의 주요 객체를 3D 블렌더 메쉬로 변환하려는 그룹 학생들입니다. 우리는 비디오를 만들어 프레임으로 분할하고 모든 이미지를 처리하여 메쉬를 만듭니다. 주요 문제점 중 하나는 메시 생성을 자동화 할 수있는 방법을 찾을 수 없다는 것이고, 문제를 해결할 수있는 유용한 정보를 어디서 찾을 수 있는지 알고 싶습니다.

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ValueError : 모양 (128,128,3)에서 입력 배열을 모양 (128,128)으로 브로드 캐스팅 할 수 없습니다.

안녕하세요.이 코드에서 이미지 분류기와 작은 부분을 빌드하고 있습니다.이 부분에서 'img_data_list'는 배열입니다. 이 배열을 np.array로 변환하지만 (img_data_np.array (img_data_list)) 이 코드 줄은 (모양 (128,128,3)의 입력 배열을 모양으로 방송 할 수 없음 (128,128) 이것이 내가 CV2을 사용하

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오일러 각도에서 원근 왜곡을 결정

카메라에 부착 된 자이로 스코프의 판독 값이 3D로 카메라의 방향을 설명합니다 (예 : 오일러 각 3 개). 나는이 포즈에서 사진을 찍는다. 그 후 카메라를 평면 자체에 수직으로 찍은 것처럼 이미지를 다른 이미지로 변환하고 싶습니다. OpenCV에서 어떻게하면 좋을까요? 누군가 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있습니까?

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평균 이후 이미지가 모두 회색입니다.

import cv2 redArry = [] greenArry = [] blueArry = [] def chunk(n, lst): n = min(n, len(lst) - 1) return [lst[i:i + n] for i in range(len(lst) - n + 1)] def average(group): chunkCt

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C#에서 도형을 처리하는 이미지 처리

이와 같은 이미지를 가져올 수있는 소프트웨어를 작성하고 그림의 원형 "구멍"수를 계산합니다. 원형 구멍뿐만 아니라 비 원형 구멍이 있음을 알 수 있습니다. 이미지는 기본적으로 함께 녹아있는 실린더로 구성된 플라스틱 평면이며 다이아몬드 구멍은 계산되지 않아야합니다. 내가이 C# WPF 응용 프로그램에 이미지를로드하고, 크기를 조정하거나 내가 작업 할,하지만