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Apple Vision Framework : 관찰을 통해 미소 지거나 행복한 얼굴을 감지합니까?

저는 Vision Framework를 사용하여 이미지의 얼굴을 감지 한 다음 CoreML 모델을 사용하여 얼굴이 웃고 있는지 감지합니다. 문제는 CoreML 모델 파일이 거의 500MB라는 것입니다. 그만큼 내 앱을 부 풀리지 않으려 고합니다. 비전 프레임 워크에서 이미 VNFaceLandmarks2D 관찰 데이터를 얻었으므로이를 사용하여 미소를 감지하려고

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setPreviewSize 및 PictureSize와 같은 CameraSource 크기를 변경하는 방법

이것은 Google 비전 API에 관한 것입니다. CameraPreview는 전체 화면에서 잘 작동합니다. 그러나 상자에서 카메라를 미리 볼 때 이미지가 왜곡됩니다. 이것은 내가 사용한 코드입니다. 내 문제는 미리보기가 상자를 채우지 만 미리보기가 늘어나고 cameraPreview의 크기를 조정할 수 없다는 것입니다. 변수 CameraPreview는 Sur

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2 열 텍스트의 Google Vision 복합 OCR 실행

죄송합니다. 이전에이 질문에 이미 문의했으나 답을 찾을 수 없었습니다. 그래서 상점 영수증을 스캔하기 위해 C# OCR 프로그램을 만들고 있습니다. Vision OCR DocumentTextDetection 자체는 텍스트와 함께 매우 정확하게 작동하지만 다른 문제가 있습니다. 영수증 (아래 이미지에 나와있는 템플릿)을 스캔하면 Vision OCR이 이상하게

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작은 세트의 단단한 2D 변환 찾기

번역 및 회전 만 가능한 큰 세트의 선 (이미지에서 얻은)에 작은 선 세트를 맞추고 싶습니다. 라인을 포인트로 변환 한 후 작업을 수행해야하는 cv :: estimateAffinePartial2D()를 사용했지만 소스와 대상 세트가 같은 크기 여야한다는 주장이있었습니다. 왜 그런가요? 가능한 모든 하위 집합을 거치지 않고이를 수행하는 방법에 대한 권장 사항

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컴퓨터 비전을 사용하여 개체의 상태/위치를 확인하십시오.

테스트 목적으로 개체가 특정 위치로 이동했는지 확인해야합니다. (제 경우에는 모터가 달린 창문의 위치입니다). 나는 이것을 위해 컴퓨터 비전/이미지 인식을 사용하고 싶다. 이 두 가지 이미지를 비교할 생각입니다. 관측 위치와 필요한 위치. openCv에서 일부 검색을 수행하여 원형 감지 (내가 사용할 수있는 그늘에 특정 표시를 적용) 또는 템플릿 일치와 같

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CoreML 모델 용으로 Keras에서 class_labels.txt를 어떻게 생성합니까?

나는 coreML을 사용하여 IOS 응용 프로그램을 만들려고 노력했다. Keras에서 길쌈 신경망을 훈련 시켰는데 CoreMLTools를 사용하여이 모델을 CoreML 모델로 변환하면 출력이 다차원 배열임을 보여 주지만 원하는 것은 계급 확률. Keras에 클래스 레이블이있는 .txt 파일을 어떻게 생성합니까? 훈련 집합의 클래스의 순서로,이 import

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출력 레이어의 크기가 분류 자의 클래스 수와 일치하지 않습니까? 내 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 실행하면

, 그것은 나에게 다음과 같은 오류를 제공합니다 : "The size of the output layer 'output1' in the neural network does not match the number of classes in the classifier." 내 CNN은 chars74K 데이터 세트에 대한 교육을하고 있으며, 26 개의 대문자에만

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트랙 얼굴 개체 + 비전 API iOS11

나는 이미지의 얼굴을 감지 할이 간단한 기능을 가지고있다. 이 객체를 VNDetectedObjectObservation 객체로 변환하려면이 함수를 사용하고 있습니다. func convertFaceObservationsToDetectedObjects(with observations: [VNFaceObservation]) { observat

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Android 클라우드 비전 API Json을 사용하고 Json을 사용하여 다른 acitvity로 이동

기본적으로 제목에서 볼 수있는 애플리케이션을 만들기 위해 Android Cloud를 통해 Google Cloud Vision API를 사용해 보았습니다. 예를 들어 사용자가 게임의 이름을 스캔하면 앱이 게임이나 개체의 이름을 감지 한 다음 JSON에 제공된 이름과 일치하는 활동 또는 웹 페이지로 이동합니다. 문제는 안드로이드 응용 프로그램에서 JSON을 가

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제로 크로싱과 임계 값의 차이

제로 크로싱과는 별도로 이미지의 제로 크로싱과 스레 스 홀딩의 차이점은 무엇입니까? 이것은 이미지에 가우시안 필터의 라플라시안 (laplacian)을 사용하는 컴퓨터 비전의 맥락에서 볼 수 있습니다. 어떤 도움을 주셔서 감사합니다 :)