在图片中,我需要找到“表”--简单的矩形。问题是边缘识别,因为潜在的照片将是“黑暗的”。
我试过edge - sobel,canny,log,....-识别,然后进行Hough变换和直线查找。但是对于这个任务,这些算法是不够的。
一些对我有帮助的东西:
it is rectangle!,仅在透视视图中(例如,拟合透视rectangle?)that对象必须覆盖至少90%的照片(我知道我需要查看照片边缘附近))具有快速相同颜色的矩形(例如木质餐桌)我需要找到至少4个角..(但是的,最好是找到该桌子的边缘)
例如,我知道sobel,canny或log算法是如何工作的,Hough也是如此。自然地,这些
我有一个使用matlab的步态识别系统。我想从帧差image.By加权平均方法中找出累积的帧差能量像,得到能够反映时间特性的累积帧差能量像。下面的公式展示了如何计算累积的帧差图像:
(,) = 1/N Σ (,, ) where Σ from t=1 to N
这是我的帧差图像(5张图像)
我想找出像这样的累积帧差能量图像(AFDEI):
我试着把5张图片加起来,取平均值给我一个非常不同的图片。
那么如何找到AFDEI呢?
我想使用正则表达式来识别笑/搞笑的单词,比如:ahahah或hahaha。因此,我们的想法是识别重复的ah或ha或lol,等等。此外,我还想识别ah ah ah。我看了一个,但是它不包括n-gram之间的空格(例如ah ah)。我能够定义:
'(?:ha)+|(?:ah)+|(?:lol)+'
这个表达式确实有效,但是它提供了许多误报。例如,它与happen、having或hax匹配。如何才能仅识别由重复的ah或ha定义的单词。此外,我是否可以使用相同的表达式来捕获ha ha ha