使用* RGB和深度图像进行分割
使用RGB和深度图像进行分割是一种计算机视觉技术，旨在将图像中的不同物体或区域分离出来。RGB图像是由红、绿、蓝三个颜色通道组成的图像，而深度图像则提供了每个像素点到相机的距离信息。
这种分割技术在许多领域都有广泛的应用，包括物体识别、场景理解、增强现实等。通过将RGB和深度图像结合起来，可以更准确地分割出不同的物体或区域，提高计算机对图像的理解能力。
在云计算领域，腾讯云提供了一系列与计算机视觉相关的产品和服务，可以帮助开发者实现图像分割任务。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云图像分析（Image Moderation）：该服务提供了图像内容审核、敏感信息识别等功能，可以用于对图像进行分类和分割。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/img
- 腾讯云人脸识别（Face Recognition）：该服务提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能，可以用于人脸分割和识别。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/fr
- 腾讯云智能视频分析（Intelligent Video Analytics）：该服务提供了视频内容分析、行为识别、目标跟踪等功能，可以用于视频中的物体分割和追踪。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iva
需要注意的是，以上产品和服务仅作为示例，实际应用中可以根据具体需求选择适合的腾讯云产品和服务。同时，还可以结合其他云计算技术和工具，如云服务器、云存储等，来构建完整的图像分割解决方案。
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我有来自Kinect的RGB和深度图像作为png格式。我正在尝试将深度数据与分水岭分割结合使用，但我不知道如何将这两种数据结合起来，从而获得更准确的结果。我查阅了一些论文，但我不理解结果，或者找不到专门为分水岭算法编写的解决方案。如何将深度数据作为参考点包含在分割过程中？
我正在使用MatLab的图像处理工具箱。
图片来自Nathan Silberman et。al.在上的数据库
一个示例RGB图像及其对应的深度文件如下所示(请注意，深度图像最初是一个二进制图像，已转换为uint8)：
更新:我尝试通过获取每个通道(红、绿、蓝和深度)并计算它们的权重，从RGB源和深度数据中创建一个加权
浏览 0提问于2013-01-10得票数 4
1回答
我想在图像中标记树木。我尝试过许多基于颜色的分割方法，如RGB向量空间和HSI颜色空间、L_a_b*颜色空间、流域分割、NDVI方法，但是大部分的树域都被忽略了。
有没有人知道更多的颜色检测(或)分割程序..？
我只需要在MATLAB中开发一个算法。
浏览 1提问于2013-12-10得票数 3
我试图在Open3D教程中运行重建系统，并在Google 3上使用Android、ARCore、acquireCameraImage和acquireDepthImage捕捉到的RGB和深度图像。
重建系统：
从ARCore收到的图像具有以下分辨率：
RGB : 640 x 480
深度:160x90
这些图像不能直接输入到Open3D重建系统，因为它期望RGB和深度图像具有相同的分辨率。
目前，我正在研究如何将低分辨率深度图像转换成与RGB图像相同的分辨率，以输入重建系统。如何才能做到这一点？
浏览 3提问于2021-01-14得票数 1
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我试图从预测深度的图像中生成3D点云(PC)。给出了摄像机的本质和地面真实深度图像。首先，我正在用摄像机内部的GT深度生成一台PC，它看起来如下：
但是，当我试图生成与预测深度相同的图像的PC时，PC看起来很奇怪。下面是预测深度的PC：
我用同样的相机本质来做这件事。我正在使用相同的代码和程序的两个PC代。我原以为两台PC会很接近，但我得到的是真的很奇怪。我做错了什么？
我生成点云的代码如下所示：
int rows = RGB.size[0];
int cols = RGB.size[1];
for (int v = 0; v < rows; v++) {
for (
浏览 0提问于2020-06-29得票数 0
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使用神经网络进行语义图像分割和普通图像分割之间是否存在关键区别？非语义分割是某种类型的无监督像素聚类方法吗？
浏览 13提问于2017-12-21得票数 2
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我这里有两个帧，一个是RGB图像，第二个是同一RGB图像的深度图。图片在这里： ? 我想使用两幅图像直接在前面的两个植物上执行前景提取。如果这一点不清楚，那就是深度图能够捕捉到的两种白色植物。只有这两个人。理想情况下，我的最终结果是黑色背景中的两种花卉的彩色图像-从绿色的尖端到底部。我在想，掩蔽也许会有用？ 我的问题是，我是否可以将RGB图像中的颜色数据与深度图中的“形状”数据结合起来？我之所以对两者的结合如此感兴趣，是因为它们都捕捉到了重要的信息:一个给我颜色，另一个给我形状。 如果我只有RGB图像，那么我将很难分离出前面的两种植物，因为后面有所有相似的颜色的植物，而且我可能会失去
浏览 56提问于2021-09-21得票数 0
3回答
在其他图像上添加覆盖图像
、、、
假设我有一个RGB图像RGB和一个包含图像RGB分割结果的二进制图像binary。如何在图像'RGB`‘的顶部绘制图像binary并将分割显示为红色透明区域?我尝试了以下方法，但遇到错误。请帮助我在MATLAB中找出最佳方法。 I=imread('RGB.png');
[M,N,C] = size(I);
h=imshow(I);
alpha= imread('binary.png');
alpha = cat(3,alpha,zeros(M,N), zeros(M,N));
set(h, 'AlphaData', alpha); 以下
浏览 41提问于2020-10-14得票数 2
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对齐捕获的深度和rgb图像
、、、、
以前有一些与我的问题有关的问题(，和)，但是我的问题有一个不同的方面，我在以前提出的任何问题中都没有见过。
我已经获得了一个数据集，用于我的研究使用Kinect深度传感器。此数据集在特定时刻为深度和rgb流采用.png图像格式。为了给你更多的想法，下面是框架：
编辑:我在这里添加边缘检测输出。
Sobel边缘检测输出：
RGB图像
深度图像
现在我要做的是对齐这两个帧，给我一个组合的RGBZ图像。
我不知道潜在的相机特性或rgb与红外传感器之间的距离。
是否有一种方法可用于将RGB值与相应的Z值相匹配？
我的想法之一是在这两个图像中使用边
浏览 1提问于2013-02-27得票数 1
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我们正在使用kinect和opencv做一个项目。我对3D分析完全陌生。主要目的是从kinect中获取深度和rgb信息，对rgb mat (基本滤波和阈值函数)进行处理，并将处理后的rgb图像与原始的深度信息结合起来。我需要一些基本步骤来遵循合适的应用程序( opencv、opengl、openni、kinect sdk等)。
1)如何将深度和rgb信息从kinect传递给opencv？
2)我们能单独访问rgb图像来处理它吗？
3)如何将两者结合起来，使用哪些功能来显示输出？
我们使用Windows64位和kinect作为3D传感器。我们计划使用OpenNI获取图像rgb和深度信息，然后在O
浏览 1提问于2015-03-22得票数 4
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当定义R G B图像的分割网络时，例如mxnet上的fcn-xs示例中的网络，输入的RGB图像层被馈送到多个卷积、激活、池等...
例如，卷积的定义如下: mxnet.symbol.Convolution(data=input，kernel=(3，3)，pad=(1，1)，num_filter=64，workspace=workspace_default，name="conv1_1")
一方面，这里的卷积滤波器是2D的，这意味着每个颜色层R、G、B都是单独处理的。另一方面，神经科学众所周知，相关特征包含在颜色对比度中，而不是颜色通道本身中，即颜色应该相互减去，例如红色减去绿色或
浏览 1提问于2017-02-05得票数 0
1回答
我有这样的形象：
我有兴趣只对出现在图像中的对象进行分割，所以我做了这样的事情
import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth
#from skimage.color import rgb2lab
#Loading original image
originImg = cv2.imread('test/2019_00254.jpg')
# Shape of original image
originShape = originImg.shape
浏览 6提问于2022-05-06得票数 1
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CT图像的SegNet预训练权重
、、、、
我正在尝试训练一个用于ct图像分割任务的SegNet (使用Keras TF)。我使用的是VGG16预训练权重，但第一个卷积层有问题，因为我使用的是灰度图像，但VGG是在rgb图像上训练的。我解决了使用this的第二种方法(不能使用第一种方法，因为需要太多内存)。然而，它对我没有帮助，价值观真的很糟糕(训练了100个时期)。 我应该从头开始训练第一个卷积层吗？
浏览 58提问于2020-11-26得票数 0
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我想显示一个卫星图像(16位)，其中包含4个波段的强度等级:红色，绿色，蓝色和耐尔。不过，我只想展示前三个乐队。我使用以下代码：
RGB=imread('IMG_PHR1B_MS_202106020751594_ORT_5893575101-2_R1C1.TIF');
subset_RGB=RGB(1550:3238,343:1250,1:3);
figure(1)
imshow(subet_RGB)
impixelinfo
像素显示明显不同的值，但图像完全是黑色的。价值范围从：
红色: 473-4152
绿色:599-4256
蓝色:507-3737
我把这个图像转换成HSV
浏览 7提问于2021-12-15得票数 0
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我正在做一个项目，对空气图像进行分割，并对每个片段进行分类。由于图像很大，面积也很大，所以我决定采用分割和合并算法进行分割。
(左边是原始图像，右边是分段图像，每个片段用其RGB平均值表示)
对于分类，我想使用一个SVM分类器(我以前在两个项目中经常使用它)和一个特征向量。一开始，我只想使用五个类:水、植被、积木面积、沙丘和异常--现在我在想，我可以在这个特征向量中加入什么：
分段的平均RGB值
纹理特征(但我可以用一个值表示段的纹理吗？)
源图像中的位置(可能带有一个表示左、右或中间的值？)
分段的大小(水段应该比建筑面积大得多)
段的第四个邻域的平均RGB值。
浏览 0提问于2016-01-05得票数 0
问题陈述:在成功地在yolo中的对象周围设置边界框之后，我想将背景与对象本身分开。
我的解决方案:我有一个RGB-D相机，它返回深度图和图像(图像给yolo obv)，使用深度映射，我做了一个简单的函数来获得深度(四舍五入)，以及有多少像素具有相同的值。
def GetAllDepthsSortedMeters(depth_image_ocv):
_depth = depth_image_ocv[np.isfinite(depth_image_ocv)]
_depth= -np.sort(-depth_image_ocv)[:int(len(_depth)/2)]
_d
浏览 3提问于2020-09-16得票数 0
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我有一个RGB图像和相应的Kinect深度地图，是黑白的。我需要将黑白深度图转换成RGB深度图。进行这项工作的最佳方法是什么？
欢迎任何建议。谢谢。
浏览 0提问于2018-12-01得票数 1
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我用棋盘校准了一台kinect RGB相机，得到了它的本征参数和失真参数。我试图用OpenCV提供的cvUndistort2函数对深度图像和RGB图像进行去失真处理，但不幸的是，未失真的深度图像出现了严重的噪声。一些帖子说，在不失真的过程中，图像平滑包含了噪声。我不知道为什么，有什么建议可以解决这个问题吗？
浏览 0提问于2013-06-23得票数 0
我感兴趣的是使用项目探戈平板电脑的三维重建使用任意点的功能。在当前的SDK版本中，我们似乎可以访问以下数据。
1280 x 720 RGB图像
根据环境的不同，有0~10,000个点的点云。在大多数环境中，这似乎平均在3,000至6,000之间。
我真正想要的是能够识别出图像中关键点的三维点。因此，将深度投影到图像平面中是有意义的。我做过这件事，我得到了这样的东西：
这个过程的问题是深度点与RGB像素相比是稀疏的。因此，我更进一步，在深度点之间进行插值。首先，我做了Delaunay三角剖分，一旦我得到一个很好的三角剖分，我就在每个面的三个点之间插值，得到一个像样的，相
浏览 4提问于2014-12-26得票数 5
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我在windows中使用带有OpenCV的PyKinect来保存RGB和kinect深度图像。它可以很好地同时显示RGB和深度图像。RGB和深度图像的帧率均为30FPS。
我想保存.jpg格式的RGB图像和.xml格式的深度图像。这也很好用。
但我的问题是，当我开始保存RGB和深度图像时，我得不到相同的帧率。例如，如果我将图像保存10秒，我会得到300个XML文件，但同时我会得到100个JPG图像。
但是如果我执行相同的程序只保存RGB图像(注释掉深度图像部分) 10秒，我会得到300个JPG文件。所以我相信这是一个可以改进的性能问题。任何改善性能的建议都是值得赞赏的。
以下是我的方法：
fr
浏览 22提问于2018-11-15得票数 0
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如何计算重叠轮廓
、、
我有那些重叠的轮廓。 ? 现在我可以计算3个不同的轮廓线，但我需要计算所有重叠的轮廓线，所以总共9个轮廓线。我如何将所有轮廓线彼此分开，以计算正确的数量？我使用GaussianBlur和Canny进行分割，并使用cv2.diplate来增强轮廓。 这里是轮廓的检测，image是加载的灰度图像，segment是上面提到的分割图像： (sticks, hierarchy) = cv2.findContours(segment.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = len(sticks)
rgb = cv2.cvt
浏览 101提问于2021-05-11得票数 1
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我有一个RGB格式的图像和另一个分割图像，其中像素有3个值(分割图像)。我想要将分割后的图像覆盖在主图像上，因为分割区域在主图像上形成轮廓，如下图所示。这里分割的图像像素的值是0、1和2。红色轮廓表示具有value1的像素轮廓，黄色轮廓表示具有2值的像素轮廓，背景像素值为0。
图片来自论文“扩张的初始网络:右心脏VentricleSegmentation的多尺度FeatureAggregation”
这是一个分割图像的例子。
背景图像可以是任何图像。我只需要这些矩形计数器出现在背景图像上的两个轮廓类似于上面的红色和黄色线条。因此，输出将类似于下图。
对不起，我手绘矩形，它们不是很
浏览 6提问于2019-08-20得票数 5
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我正在对与背景颜色相似的圆形物体进行图像分割。图像是RGB，但是RGB值给出了灰度的音调，注意，即使图像看起来是灰色的，但它不是灰度的。在分割过程中，为了将圆形物体与背景分离出来，必须采用梯度滤波和重建开闭的方法，然后再用二值掩码进行分割。我在这个过程中使用的一些函数只接受2D数组输入。事实上，图像本身的二值化只能在二维数组输入中进行，而不能在RGB图像中进行，RGB图像是一个三维数组。因此，我试图转换我的RGB图像，它看起来是灰色的，但不是在灰度第一。但是，当我使用rgb2gray函数时，我从MATLAB中得到了以下错误：
尝试以函数形式执行脚本rgb2gray :C：\Users\Doc
浏览 5提问于2017-05-24得票数 0
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2回答
我正在做一个项目，在这个项目中，我必须找到给定灰度图像的背景。我在互联网上做了几种研究，我发现了一些使用OpenCV库(如下面的：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_video/py_bg_subtraction/py_bg_subtraction.html#py-background-subtraction)的算法。 这种方法对我不起作用。我想详细说明的图像是： ? 正如你所看到的，它是灰度的，我们看到的是“灰色静态”背景。我希望只看到细胞的细胞核(图像将提高分辨率和质量，这是一个相当原始的图像) 我试着从主图像
浏览 44提问于2020-01-09得票数 0
3回答
使用Kinect进行人脸检测
、、、、
我想用Microsoft Kinect做人脸检测，我可以裁剪RGB视频的一部分，并能够在Skeleton View中围绕面部制作一个矩形，但我无法在WPF中检测到面部的RGB (正常图像)。我如何才能做到这一点呢？
浏览 0提问于2011-12-26得票数 5
在分析RGB彩色图像时，我使用阈值(图像>调整>阈值.)若要设置所需的亮度门，请选择“选择”以选择阈值像素作为ROI。然后，我可以简单地使用Analyse >度量值从定义的ROI中获得度量结果。
但是，当我按通道分割RGB图像(图像>颜色>分割通道)并尝试对其中一个8位图像进行阈值化时，阈值对话框没有为我提供选择阈值像素作为ROI的选项(现在只有'Auto‘、'Apply’、'Reset‘和'Set’选项可用，而不是' select ')。
我注意到，将图像类型从8位转换为RGB颜色(图像>类型> RGB
浏览 3提问于2014-11-27得票数 0
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我是resnet模型的新手。
我想实现一个用于语义分割的resnet50模型，我遵循的是来自这视频的代码，但是我的数字类是21。我有几个问题：
如果将任何rgb图像传递到模型中，就会得到大小为(1，21)的输出。这个输出代表什么？
由于我正在做语义分割，我的图像没有任何rgb通道，所以我应该在image_channels中self.conv1中放什么？
我传递了一个用于培训的图像，附在下面(此图像的标签范围为对象类从0到20 )。在图像通过resnet模式之后，我得到一个形状为(1，21)的输出。这个输出代表什么？
📷
浏览 0提问于2021-11-24得票数 0
我试图执行像素分类，以执行图像分割使用机器学习，如SVM, RandomForest等。
通过使用图像的灰度值和RGB值，并将每个像素与其基本真理相关联，我设法得到了一个可接受的结果。避免发布完整的代码，下面是我在使用完整图像时如何生成特性和标签数组：
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
feature_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 4)) # container array, first three dimensions for the rgb values, an
浏览 1提问于2020-02-07得票数 0
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我正在对与背景颜色相似的圆形物体进行图像分割。图像是RGB，但是RGB值给出了灰度的音调，注意，即使图像看起来是灰色的，但它不是灰度的。在分割过程中，为了将圆形物体与背景分离出来，必须采用梯度滤波和重建开闭的方法，然后再用二值掩码进行分割。我在这个过程中使用的一些函数只接受2D数组输入。事实上，图像本身的二值化只能在二维数组输入中进行，而不能在RGB图像中进行，RGB图像是一个三维数组。因此，我正在尝试转换我的RGB图像，它看起来是灰色的，但在做任何其他事情之前，它并不在灰度范围内。但是，当我使用rgb2gray函数时，我得到了MATLAB的以下错误:使用rgb2gray>parse_i
浏览 1提问于2017-05-24得票数 0
2回答
我正在使用Windows Kinect SDK从传感器获取深度和RGB图像。
由于深度图像和RGB图像不对齐，所以我想找到一种方法将RGB图像的坐标转换为深度图像的坐标，因为我想在对RGB图像进行一些处理后获得的深度图像上使用图像蒙版。
已经有一种将深度坐标转换为颜色空间坐标的方法：
NuiImageGetColorPixelCoordinatesFromDepthPixel
不幸的是，相反的情况并不存在。在INUICoordinateMapper中只有一个神秘的调用：
HRESULT MapColorFrameToDepthFrame(
NUI_IMAGE_RESOLUTION e
浏览 2提问于2012-11-09得票数 2
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我正在尝试用我的树莓派2来可视化Kinect (老版本)中的RGB和深度图像。我已经设法在这个伟大的之后流式传输了深度图像，但我也想流式传输RGB内容，这样我就可以同时分析这两种图像。
浏览 0提问于2016-02-08得票数 1
我最近使用kinect来查找一些标记的距离，所以我被困在将kinect rgb和以像素为单位的深度图像转换为现实世界中的一个以米为单位的坐标xyz。
浏览 9提问于2015-04-08得票数 2
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我使用HoughCircles实时检测一个球，但是在我的灰度图像流上运行Canny并不能像它应该的那样创建所有的边缘。为了弥补这一点，我将rgb图像分割成单独的通道，在每个通道上执行Canny，然后按位使用或合并边缘。这是很好的工作，但如果我把边缘图像提供给HoughCircles，它将再次在边缘图像上执行Canny。有没有办法来防止这种情况，或者放弃我正在执行的rgb分割Canny检测，同时仍然捕捉到所有的边缘？
浏览 0提问于2013-11-24得票数 10
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我使用Kinect2.0。我已经得到了深度相机和彩色相机的内在参数，以及它们之间的外部参数。
现在我已经知道每个深度(Ir)图像的像素匹配哪个颜色(Rgb)图像的像素。
for (int i = 0; i < 424; i++)
{
for (int j = 0; j < 512; j++)
{
fscanf(fp_dp, "%lf", &depthValue);
if (depthValue == 0) continue;
doubl
浏览 1提问于2016-02-17得票数 1
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1回答
我正在研究一种从单目图像中估计深度图像的深度学习(有监督学习)。数据集当前使用的是KITTI数据。RGB图像(输入图像)使用KITTI原始数据，而来自following link的数据用于地面实况。 在通过设计一个简单的编解码器网络来学习模型的过程中，效果并不是很好，因此人们进行了各种尝试。 在搜索各种方法时，我发现groundtruth只能通过掩码来学习有效区域，因为有许多无效区域，即无法使用的值，如下图所示。 ? 所以，我是通过掩蔽来学习的，但我很好奇为什么这个结果总是出来。 ? ? 这是我训练代码的一部分。我该如何解决这个问题。 for epoch in range
浏览 56提问于2020-09-23得票数 0
我正试着用Kinect传感器进行RGB-D SLAM。
Kinect传感器有一个rgb摄像头和一个深度摄像头。
我应该把我的相机对准罗斯巴格的哪个位置？
rgb相机的中心？深度相机的中心？在两个摄像头之间？
由于Kinect的两个摄像头有点不同，两个摄像头的图像是否有所不同？
浏览 0提问于2017-06-21得票数 0
2回答
我已经得到了一系列的图像对，以帮助一个图像分割项目。一个图像是原始的RGB照片，另一个是PNG文件，它掩盖了原始图像的部分内容。见下面的例子。
我的图像分割培训脚本要求我为每个RGB文件提供一个带注释的JSON文件，显示蒙面的bale和坐标。例如：
"label": "window",
"points": [
[
48.30337078651685,
507.9887640449438
],
[
73.022
浏览 18提问于2022-04-04得票数 1
我有给定场景的RGB-D (颜色和深度)图像。我想使用tensorflow来训练一个基于预训练网络的分类模型。据我所知，这些预先训练的模型是使用3通道RGB图像构建的。但是，不能处理第四个通道的包含。
如何直接使用RGB-D图像？我是否需要对图像进行预处理，并分离RGB和D，如果需要，我如何单独使用D(1通道)？
谢谢!
浏览 0提问于2018-05-23得票数 0
1回答
CNN检测梯度变化？(深度图)
、、、、
我有一个问题，我试图找出渐变在深度地图，而忽略噪音和伪影。我用这个来检测可驱动表面的“下垂”，这些表面大部分都是在边缘出现的。在彩色图像中很难检测到这些边缘，因为边缘的两边可以有相同的表面，而且，边缘的样式、颜色和方向在不同的位置可能有很大的差异：
因此，决定使用深度地图。
虽然深度的变化可以用一个相当简单的算法来完成，但是忽略(或者至少是识别)噪声和工件是非常困难的。我目前的方法是简单地将图像移动几个像素，然后将其从自身减去，以揭示梯度的快速变化：。
在图像中出现噪声之前，这种方法工作得很好：
经过一些研究，我认为最可靠的检测方法是使用卷积神经网络(CNN)。我在过去有
浏览 3提问于2020-09-30得票数 0
Kinect V2颜色流支持的格式是: 1920x1080。但是kinect V2深度流格式是: 512x424。现在，当我为这两个传感器启动活蒸汽时，由于分辨率不同，它们有不同的尺寸。我不能调整它们的大小，因为我需要坐标。因此，当我使用Imresize()调整大小时，坐标不匹配。我已经读过matlab的documentation.They了，硬件只支持这两种格式的respectively.Now，我怎么能在代码中做到这一点，使两个流具有相同的分辨率。我试了两天，但failed.Moreover，我想通过任何进程，所以我采取第一个深度图像，并根据这个深度分辨率，它将采取RGB或彩色图像。
我的
浏览 4提问于2017-07-01得票数 0
1回答
我的工作是一个狗检测系统使用深入学习(Tensorflow对象检测)和真实感D425相机。我正在使用英特尔(R) RealSense(TM) ROS包装，以便从相机中获取图像。
我正在执行"roslaunch rs_rgbd.launch“，我的Python代码被订阅到"/camera/color/ image _raw”主题，以获得RGB图像。使用这个图像和对象检测库，我可以推断(20 fps)狗在图像中的位置作为一个框级(xmin，xmax，ymin，ymax)。
我想用目标检测信息(xmin，xmax，ymin，ymax)裁剪PointCloud信息，并确定狗是在很远的地
浏览 0提问于2019-02-12得票数 3
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例如，如果我试图检测(并分割) "Where's Waldo“图像(每个图像中有数百人的图像)中的人，并根据每个人穿的衬衫的颜色对每个人进行标记，那么一个小数据集(总共10-100个用于训练和验证的图像)就足够了吗?因为在每个图像中都有这么多这些”对象“的实例(假设我使用COCO中预先训练好的权重)？对于这些情况(假设您正在使用Mask R-CNN等检测分割算法)，拥有一个大型数据集(> 1000张图像)是至关重要的吗？
你可以从另一个角度来看待这个问题：
更重要的是，您在其上训练分割算法的图像数量还是整个数据集范围内可检测对象的实例数量？
浏览 1提问于2020-02-10得票数 0
1回答
我有一个关于机器人地图的研究想法。基本上，最终目标是使用一个中等的单目相机(售价20-50美元)，并创建一个3D占用率网格地图(有一个用c++编写的流行库，名为Octomap)。为了做到这一点，我建议自己采取以下步骤：
获取rgb图像(从视频)，并转换为深度图像使用卷积神经网络。这部分完成了。
获取原始rgb图像并创建深度图像并转换为Point。
获取点云并将其转换为3D占用率网格地图。
因此，对于第二步，我有点困惑，无论我做的是对还是错。我使用了这段代码，它是一个开放源代码：
import argparse
import sys
import os
from PIL im
浏览 0提问于2018-09-13得票数 3
1回答
将深度图像与RGB图像对齐
、、、、
我试图使用Kinect使用Python和libfreenect捕获的图像来生成点云，但我无法将深度数据与Kinect拍摄的RGB数据对齐。
我应用了，但两个图像离得更远，是不是我的代码有问题：
cx_d = 3.3930780975300314e+02
cy_d = 2.4273913761751615e+02
fx_d = 5.9421434211923247e+02
fy_d = 5.9104053696870778e+02
fx_rgb = 5.2921508098293293e+02
fy_rgb = 5.2556393630057437e+02
cx_rgb = 3.28942720
浏览 6提问于2014-06-26得票数 0
1回答
我有个形象。我需要从图像中的每个对象中提取RGB值。
这是一张图片：
为了提取每个对象的RGB值，我需要将图像转换为二进制，然后分割出每个对象。这会产生一个掩码，让我知道物体在图像中的位置。
然而，一旦我分割出对象，我需要将掩码转换回每个对象的原始颜色。
我怎么能这么做？
下面是我写的代码：
img = imread('tr1.jpg');
abu=rgb2gray(img);
cb=imclearborder(abu);
thresh=graythresh(cb);
b=im2bw(cb,thresh);
bw=bwareaopen(b,60);
bwfill=im
浏览 1提问于2015-09-06得票数 2
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2回答
我有一个C++项目，在这里我使用OpenCV和Libfreenect。我不想在这个过程中包括像OpenNI这样大而繁重的内容，并创建OpenCV安装依赖项。我想使用校准信息提供的，以非扭曲和对齐的RGB和深度图像。
基于摄像机矩阵和畸变系数的图像单独去失真是非常容易的。但是现在我搞不懂如何利用校正和投影矩阵对齐RGB和深度图像，从而从同样的角度向我展示同样的东西。在搜索了相当长一段时间之后，我无法建立一个如何使用OpenCV的流程。这是一个模糊的估计，和可能会被使用，但我不确定如何使用。
我如何处理这个问题？我正在使用旧的XBOX360 Kinect ( 0-2047原始视差值范围)。
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浏览 9提问于2014-02-18得票数 12
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假设，我有一个RGB图像的训练集，所有图像的位深度都是8。我将这些图像传递到CNN中，得到的训练集精度为'X‘。
现在，我使用位深度为16和32的相同图像位，并将其通过相同的网络，并从头开始再次训练网络。“X”会有什么变化吗？
图像中额外的可用信息对CNN有影响吗？
浏览 42提问于2020-05-17得票数 2
我有100个不同的物体类别，它们有时在形状上非常相似，但它们在颜色、大小和表面图案上有所不同。有没有图像分割算法同时考虑颜色、大小和图案，或者只看物体的轮廓？谢谢
浏览 2提问于2019-10-02得票数 0
我正在使用深度学习对图像数据集进行分割。训练图像和蒙版是jpg格式的。我想知道在把jpg转换成png的过程中有没有丢失信息？我搜索了一下，但找不到任何相关信息。我正在尝试使用png图像是否可以提高分割精度。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 123提问于2020-11-04得票数 1
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我想得到与深度图像的距离，并有3D位置，我将这个点转换为2D.know，我从RGB和深度图像读取这个坐标数据。在这张图片中，我标记了5个点，并从深度图像中看到了这个点的数据。
为什么这个坐标数据不正确？
或者为什么这个数据是0？
如何从深度图中获取真实数据？
浏览 2提问于2016-11-15得票数 0
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我已经使用了我在网上找到的代码，并将一张图像划分为几个部分
我想从图像中提取绿色部分并存储它们。我可以用黑色蒙版单独显示分割的图像，如
但我只想将绿色的小分割区域显示和保存为没有黑色区域的单独图像(如本例中的9个单独的.jpg绿色图像)。
这是我在网上找到的代码
segmented_images = cell(1,max(max(L)));
rgb_label = repmat(L,[1 1 3]);
for k = 1:max(max(L)) %L-label matrix
color = I;%im-Color img
color(rgb_label ~= k)
浏览 4提问于2017-10-28得票数 0
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