多图像检测
是指在计算机视觉领域中，通过使用机器学习和深度学习算法，对多个图像进行目标检测和识别的过程。它可以帮助我们自动识别和定位图像中的多个目标物体，从而实现自动化的图像分析和处理。
多图像检测的分类方法主要有两种：基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法通常使用手工设计的特征来表示图像中的目标物体，如Haar特征、HOG特征等。而基于深度学习的方法则通过深度神经网络自动学习图像特征，并进行目标检测和识别。
多图像检测在许多领域都有广泛的应用场景，包括智能安防、自动驾驶、医学影像分析、工业质检等。在智能安防领域，多图像检测可以用于实时监控视频中的人脸识别、车辆识别等任务。在自动驾驶领域，多图像检测可以帮助车辆识别和跟踪周围的行人、车辆和交通标志。在医学影像分析领域，多图像检测可以用于肿瘤检测和病变分析等任务。在工业质检领域，多图像检测可以用于产品缺陷检测和质量控制。
腾讯云提供了一系列与多图像检测相关的产品和服务，包括图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）、人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/face）、智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）、医疗影像智能分析（https://cloud.tencent.com/product/miia）等。这些产品和服务可以帮助开发者快速构建和部署多图像检测应用，并提供高可靠性和高性能的计算资源。
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我在写人脸识别程序。所以我的目标是在一定大小的图像上找到一张脸。在此基础上提出了HOG算法和支持向量机分类器。对于提供的图像，我可以分辨它是否是人脸，但只能用于固定大小的图像，其中人脸在中间。那么，我如何找到比SVM训练的人脸更大或更小的人脸，或者在图像上的未知位置？
浏览 14提问于2017-02-18得票数 0
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我正在使用dlib 19.6 c++进行对象检测，直到现在我还在使用如下所示的单一分类
，这些标签是使用dlib的imglab生成的。
为此，我使用。它工作良好，能够检测物体。
现在我已经定义了如下所示的多分类器。
钟2壶
那么，我如何使用/修改来训练数据。我知道如何测试图像，
std::vector<object_detector<image_scanner_type> > my_detectors;
my_detectors.push_back(detector1); // clock.svm
my_detectors
浏览 2提问于2017-11-07得票数 1
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多标签图像分类与目标检测
、、、
对于下一个基于TF2的计算机视觉项目，我需要将图像分类到一组预定义的类中。然而，不同类的多个对象可以出现在这样的图像上。这听起来像是一个物体探测任务，所以我想我可以去做。
但是:我不需要知道每个对象在图像上的位置，我只需要知道哪些对象在图像上是可见的。
现在我在想该走哪条路。我对解决方案的高精度/高质量特别感兴趣。因此，我更倾向于采取能带来更好结果的方法。因此，根据您的经验，即使我不需要知道图像上检测到的对象的位置，还是应该构建一个能够输出图像上所有类的图像分类器？这甚至是一个选项，一个“正常”分类器可以输出多个类吗？
浏览 1提问于2021-02-23得票数 1
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我对机器学习的整个领域都是新手，但我之前确实有过一些AWS识别的经验。在Rekognition中，您可以自定义图像中的不同部分，而不仅仅是整个图像。我希望在Tensorflow中做一些类似的事情，但尽管浏览了他们的文档并进行了搜索，但我还是找不到任何东西。 这在Tensorflow中是不可行的，还是我错过了什么？如果我在单独建模的图像上训练一个模型，它是否可以选择图像中所有这些出现的位置-例如。有5个人的图像，所有5个人都被单独检测到了吗？ 如果有更好的库可以做到这一点，我很想知道--或者如果有我可以用来实现这一点的变通方法，我愿意尝试一下。
浏览 24提问于2020-06-26得票数 0
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我正在研究利用卫星图像的卷积神经网络。我想试试多尺度的问题。你能建议我如何制作多尺度数据集吗？由于CNN的输入是固定的，图像是固定的(如100×100)，那么不同尺度的图像如何才能对系统进行多尺度问题的训练。
浏览 3提问于2017-04-26得票数 1
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我目前正在玩紧张流对象检测来学习基础知识。
现在我已经为自己设定了在电脑文字中检测字母的目标。例如，报纸文章的标题。
我知道对象检测可能不是用于字母检测的方法，但我想知道当输入数据完全相似时，对象检测模型的性能如何(计算机生成的字体)。
我的问题：
我遇到了这样的问题:手动批注给定标题中的每个字母是一项非常繁琐的工作，对于培训模型来说感觉不太好。
现在我扪心自问:我可以编写一个Adobe脚本，为一个字体(或多个字体)的每一个字母(或多个字体)生成一个图像，并将其保存到我的文件系统中。->，这将导致(10个字体*256个字符*10个背景*角度) 256000张图像进行模型培训。
为了训练的
浏览 0提问于2021-11-27得票数 0
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我在想，下面哪一个更好： 我想创建一个模型来帮助不同的汽车型号，以梅赛德斯C250 (2014)和梅赛德斯C63 (2014)为例。 我明白，对象有助于识别多个...然而，给定图像中的对象，在线查看教程，并查看IBM cloud如何允许您注释这些细节，例如汽车上的徽章，某些细节等。对象检测对我来说会比图像分类器更好吗？ 我知道，输入的数据越多，结果就越好，但通常情况下，应该采用什么方法？图像分类器还是目标检测？或者是别的什么？我使用并训练了多个图像分类器，但我对结果一点也不满意。 任何帮助或建议都将不胜感激。
浏览 23提问于2021-07-26得票数 0
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我刚刚开始和Chainer一起工作。
我有如下要求，我想在android中创建一个移动应用程序，用户可以在其中捕获道路上的图像，应用程序应该从该图像中识别一个或两个特定的对象。例如，假设是行人信号灯或斑马线。
用户会在路上拍一张照片，我想从这张照片中识别出这两个物体。
我有一组1000张来自世界各地的不同类型的pedestrian信号的图像。我想创建一个模型，可以用来比较图像，这是从我的android应用程序的移动相机。
我对用于目标检测的cascade classifier或SVM classifier有一定的了解，并在过去使用过。
这是否可以与其他支持的带有chainer的tools的ch
浏览 0提问于2017-12-15得票数 1
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我想做目标检测，通常我们有一个大小的图像256 x 256或128 x 128，但是如果我们想要将高分辨率的图像提供给像8000 x 6000这样的模型，那么它是如何实现的呢？
浏览 0提问于2021-06-04得票数 0
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我目前正在做一个项目，该项目涉及建立一个模型来检测一组图像中的特定对象。 为了生成模型，我们采取的第一步当然是在我们获得的图像中标记对象。然而，问题是我们有太多的图像(大约17,000张)，我们正在寻找一种以协作方式进行标记的方法，以减少工作量。 那么，有没有什么工具可以让我们相对容易地做到这一点呢？由于数据敏感问题，我们无法将图像上传到外部服务器，因此无法使用在线工具。我们希望要么在本地执行标记，然后以某种方式连接结果，要么在内部服务器中部署一个工具，以便我们都可以访问它并在那里处理图像。
浏览 17提问于2020-11-26得票数 1
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我正在做一个项目，在那里我必须识别食品杂货壳中的物体。您可以看到下面的示例图像：
我需要找到图像中存在的产品。结果图像示例如下所示：
OpenCV工具如SURF、SIFT、ORB只检测图像中对象的一次出现。你能建议一些文件或工具来解决这个问题吗？
浏览 3提问于2017-01-13得票数 1
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是否有可能将两个网络叠加在一起，在不同的输入数据分辨率上进行操作？
下面是我的用法：就像谷歌，我想识别图像中的文本。与谷歌不同，我只能访问非常有限的计算资源。我的解决方案是，不要在整个场景图像上使用序列到序列的网络，我首先使用YOLO运行对象检测，然后将裁剪传递给序列到序列模型，注意-OCR。
为了进一步减少处理时间，我在低分辨率上运行目标检测，并在高分辨率输入图像中对检测结果进行裁剪，所以在我的作物上使用序列识别时，仍然可以访问高分辨率输入。为了检测到有文本，低分辨率是足够的，但是要读取文本，网络需要更高的分辨率输入。
这一切都很好，但我怀疑，如果我可以得到更好的性能，如果我可以训练整个系统
浏览 0提问于2017-11-17得票数 6
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有没有人知道是否有任何SageMaker内置算法支持图像识别中的多目标检测？我在想一些像多标签图像训练和检测/推理之类的东西。
因此，我们能否：
a)使用多标签图像进行培训
和/或
b)从图像中推断多个对象(类似于AWS，但带有自定义标签和培训/传输学习)。
另外，我知道SageMaker图像分类算法的文档中说“将图像作为输入并将其分类为多个输出类别的one”。
任何建议也是受欢迎的。
浏览 1提问于2018-07-05得票数 0
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有没有人能快速解释或确认我的猜测，即： max_detections_per_class: 100
max_total_detections: 100 在我的例子中是ssdlite_mobilenet_v2_coco.config 在134和135行。 从预测的原始输出中，我猜测预测总是“尝试”检测图像中的100个对象，而不考虑图像中的实际对象数量。假设只有一只猫，在我返回的原始预测数据中仍然会检测到100个对象。如果模型训练正确，当然应该只有一个得分较高的预测。 对吗？谢谢!
浏览 15提问于2020-06-25得票数 0
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model = tf.keras.models.load_model(".\\models\\dogandcat")
prediction = model.predict([prepare(pic)])
if CATEGORIES[int(prediction[0][0])] == 'Dog':
print('Dog')
这是我当前抓取图像类型的代码。一旦它检测到狗，我会试着让它看看检测有多确定/准确。希望这是有意义的吧？
浏览 2提问于2020-03-24得票数 0
经过几个小时的研究，我找不到任何关于对象检测API的多标签预测的例子。基本上，我想预测一个图像中的每个实例有多个标签。如下图所示：
我想预测服装的种类，也可以预测颜色和图案等属性。
据我所知，我需要在第二阶段ROI特征图上附加更多的每个属性的分类头，并对每个属性的损失进行汇总？但是，在对象检测代码中实现这一点是有困难的。有人能给我一些提示吗?我应该开始修改哪些函数？谢谢。
浏览 1提问于2018-03-19得票数 8
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我正在尝试为我与OpenCV的最后一年项目开发一个自动(或半自动)的图像注释器。我一直在研究许多OpenCV资源，并且出于训练和检测的目的而接触过cascade classification。我理解了这一部分，也尝试了OpenCV提供的人脸检测教程。所以，现在我知道如何训练和检测对象了。
但是，我仍然不能理解如何注释图像中存在的对象？
例如，系统将显示这是一个对象，但我希望系统显示它是一个球。我如何才能做到这一点？
提前谢谢。
浏览 1提问于2013-11-23得票数 1
我正在尝试做一个线性滤镜的图像与RGB的颜色。我找到了一种方法，通过将图像分割到不同的颜色层，然后将它们合并。 即： cv2.split(img)
Sobel(b...)
Sobel(g...)
Sobel(r...)
cv2.merge((b,g,r)) 我想知道cv2.merge((b,g,r))是如何工作的，以及最终的图像将如何构建。
浏览 122提问于2020-01-10得票数 3
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我需要一个库(与API)，可以接受作为输入的图像，并从它识别形状，返回形状的坐标。
库的部署必须很简单，以DLL的形式部署，而不是成熟的应用程序(例如Mathematica)。
它不一定要完美，形状的近似值是可以的，但它不应该输出重叠的形状。
以下是输入图像的示例
浏览 0提问于2011-10-26得票数 2
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我是计算机视觉和图像处理的新手，正在研究仅使用一张图像检测光线方向(太阳方位和仰角)的问题。我尝试了Richard Dosselmann的“使用平均梯度确定球体中的光方向”中提到的方法。但是我不能得到正确的方位或仰角。我尝试使用sobel算子计算图像梯度(gx和gy)，并取gx和gy的平均值。使用arctan(gy，gx)，我试图得到一个仰角。但它不能正常工作。为了详细说明我的问题，从下面的月球环形山图片来看，太阳相对于北方的方位是90度，仰角是45度，这是我想要找到的。。请帮助我找到光源方向，只使用一张图片。
浏览 0提问于2017-06-04得票数 2
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我正在尝试使用PyTorch执行一些数字识别。我已经实现了一个卷积版本的大小为32x32的滑动窗口。这使得我能够在一张图片中识别出这个大小范围的数字。 但现在让我们假设我有一个300x300大小的图像，其中一个数字占据了整个图像。我永远也无法辨认它。 我看到有人说图像需要重新缩放和调整大小。这意味着我需要创建我的初始图像的各种缩放版本，然后为我的网络提供这些“新”图像。 有谁知道我该怎么做吗？ 这是我的代码的一部分，如果它能有所帮助的话.. # loading dataset
size=200
height=200
width= 300
transformer_svhn_test = tr
浏览 27提问于2019-06-15得票数 0
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背景减法
、、
我正在用opencv做背景差分。问题是前景对象并不总是被正确检测到。为了解决这个问题，我想使用四到五个图像，并取它们的平均值作为背景图像。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2010-03-28得票数 1
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我是TensorFlow的新手。
目前，我正在TensorFlow网站上测试一些分类的例子“卷积神经网络”，它解释了如何将输入图像分类到预定义的类中，但问题是:我不知道如何在同一张图像中定位多个对象。例如，我有一个包含一只猫和一只狗的输入图像，我希望我的图形在输出中显示这两个图像中都有“一只猫和一只狗”。
浏览 0提问于2017-02-21得票数 16
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这是比较来自同一领域的两个图像的最佳方法，在python中有不同的特性。直方图还是图像质量函数？
对于不同的场景，我有两个图像，图像中的内容是不同的，但是这两个图像都是在早上拍摄的。
我想比较一下这两幅图像之间有多大的联系?就像我的重要指标一样，就是说这两幅图像是在早上拍摄的，即使内容不同。知道怎么做吗？
浏览 1提问于2018-06-11得票数 0
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我已经训练了一个具有3个标签的模型，但是当我将它用于预测阶段时，我上传了一个不属于这3个标签的图像，它仍然检测到图像是3个标签中的一个。如何使其返回输入图像不是全部3个标签的结果。如果用第四个标签'other‘重新训练一个模型，我不知道如何为该标签准备数据集。有谁有什么建议吗？谢谢你的阅读，很抱歉我的英文不好
浏览 2提问于2018-12-05得票数 0
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检测灰度图像中的简单曲线和线条
、、、、
我有一组简单的灰度原始几何(曲线，“锯”-线，椭圆，三角形，恒星)的图像，由宽度约8-10像素的线绘制。
如何对图像进行统计分析？我至少需要以下两个参数：
锐角数
曲线数。
我自己也试过这样做:提取轮廓线，缩小到它们有连接的边(即变成曲线)，然后用微分函数来分析它们，但是对于大的图像来说，这需要花费太多的时间。
假设有一种曲线/角度/角度锐度检测算法？
我需要的要么是一个开源框架(java/javascript )来做这样的事情，要么至少需要一个检测曲线/“锯齿”线的算法名称。
浏览 1提问于2014-04-30得票数 7
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神经网络训练中的覆盖图像
、、、
我想训练一个对象检测模型来检测只在水库上的鸡(就像图片上的那个)，因此我现在正在用图像注释鸡。因为我不想在球场上发现任何小鸡，所以我不会给它们加注释。但我不想混淆我的模型，输入无注释的鸡在训练。在所有的培训和测试图像中添加一个像第二个图像中的封面(将是黑色的)有问题吗？
编辑：，我不想在地上注释小鸡，因为每一个注释都会花费我的钱。所以我才想加这个封面。
浏览 4提问于2021-01-19得票数 0
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目前，我正致力于检测给定图像中的多个水果。例如，给定的图像可以有像香蕉(如黄色、红色和绿色)、芒果、桔子等水果。我可以使用opencv_createsamples创建一次只有一个图像的训练集。
示例代码：
C:\opencv\build\x64\vc14\bin\opencv_createsamples.exe -img redbanana.jpg -bg bg.txt -info info /info. 100 -pngoutput info -maxxangle 0.5 -maxyangle 0.5 -maxzangle 0.5 -num 100
同样，我也为大约5个水果创建了单独
浏览 6提问于2017-08-27得票数 1
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最近，在我的课题组中，我正在开发算法来改进相机校准算法。我想问一下，有没有什么方法可以评估摄像机校准算法，以便在不同的算法之间进行比较？
我能想到的最简单的方法是以像素为单位，取校准后的图像和原始图像之间差异的均方平均值。还有其他的建议吗？
浏览 2提问于2015-09-21得票数 1
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目前，我正在训练一个用于图像检测的模型，我想知道每个类需要多少个图像，每个对象是否需要相同的数量。
求求你，我需要一些建议。
我使用Tensorflow和Yolo v2模型。
谢谢,
浏览 1提问于2017-03-30得票数 1
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我试图使用更快的using算法来使用keras来检测车辆。
我有一个包含不同文件夹的数据集，每个文件夹都包含多个图像。我已经设法将图像的注释文件转换为用于培训过程的CSV文件。注释文件包含关于在培训期间要在图像中忽略的区域的额外信息(附加图像中的黑色区域)。在基于从该图像的注释文件中获得的信息的测试示例中，该图像显示车辆的包围框以及图像中被忽略的区域。
在算法的训练过程中，是否有一种方法可以指定要关注或忽略的特定区域？
浏览 1提问于2019-07-22得票数 1
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我正试图为一个特定字体的OCR构建haar级联:每个字符一个分类器。
我只需将字体绘制到图像上就可以生成大量的训练数据。因此，该方案是为每个字符生成正的训练数据，并使用其他字符的示例作为负训练数据。
我想知道我应该在培训数据中加入多少变化。通常情况下，我会尝试一切，但我收集这些东西需要几天的训练(为每个角色！)所以一些建议会很好。
所以，有几个问题：
训练算法是否认识到我不关心透明像素？或者，如果我把角色叠加在不同的背景上，效果会更好吗？
我应该包括每个字符都有不同前缀和后缀的图像，还是应该单独对待每个字符？
我应该包括的图像，其中的字符是放大和向下？我认为这个算法几乎忽略了大小，
浏览 2提问于2015-03-12得票数 7
4回答
有效地使用不同大小的模板匹配
、、、、
有没有更有效的方法来对不同大小的图像使用模板匹配？以下是我当前的脚本：
import cv2
import numpy as np
img_bgr = cv2.imread('./full.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('./template.jpg', 0)
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template,
cv2.TM_CCO
浏览 1提问于2018-04-10得票数 8
1回答
不同边缘检测算法的优缺点是什么？
、、、、
是否有人可以描述不同的边缘检测算法来检测图像中的边缘，并指出其使用的优缺点。我感兴趣的一些主要算法是: Sobel FuzzyLogic Canny。
提前感谢
浏览 4提问于2014-09-13得票数 4
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我想在我自己的数据集上训练极小的yolo。我想预测三个类别:汽车，行人和骑自行车的人；所有这些都已经被注释了。 我的数据集还包括不包含这些类的图像(因此没有注释)。我是否应该将这些图像包括在培训中？为什么或者为什么不呢？ 谢谢！
浏览 51提问于2019-03-17得票数 3
1回答
我正在训练一个级联分类器，以便在图像中检测动物。不幸的是，我的假阳性率相当高(使用Haar和LBP的超高，用HOG可以接受)。我在想如何改进我的分类器。
以下是我的问题：
要进行稳健的检测，需要多少训练样本？我在某些地方读过，需要4000 pos和800neg样本。这是个不错的估计吗？
培训样本应该有多大的不同？是否有办法量化图像差异，以包括/排除可能的“重复”数据？
我应该如何处理被遮挡的物体？我应该只训练动物中可见的部分，还是应该选择我的ROI，使平均ROI保持不变？
再闭塞的物体:动物有腿，手臂，尾巴，头等。由于身体的某些部分往往被遮挡，选择‘躯干’作为ROI有意义吗？
浏览 3提问于2013-07-03得票数 3
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我正在处理一个图像分类问题。在分类之前，应该对图像进行分割。我尝试了几种方法。我的问题是“我如何测试分割的准确性?”我计划基于像素差异将最终的二值图像与正确的二值图像进行比较，以获得成功率。有没有更有效的方法来比较两个二值图像的边缘，而不是这样？
浏览 0提问于2012-12-20得票数 12
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我有一个在IplImage上做一些处理的方法，如果图像是640x480像素，这个方法就会正常工作。但如果它是480x640像素，它不会...因为图像需要旋转才能再次变为640x480，但随后我需要将其旋转回480x640，或者将从cvHaarDetectObjects获取的坐标转换为480x640。
有人能告诉我怎么做吗？
谢谢！！
浏览 0提问于2010-09-27得票数 0
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我试图根据以下几个标准验证图像：
图像不应该有我可以用RMagick和它的'trim‘方法在一定程度上完成的边界。图像必须有一个白色的背景，图像不应该包含任何可见的水印。
请让我知道，如果你能想出任何方法来完成上面的#2和#3。
注意:我正在使用Ruby，所以任何使用Ruby或Ruby宝石的解决方案都是值得赞赏的。
浏览 1提问于2010-12-23得票数 0
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二维矢量数据中的角点检测
、、、、
我试图检测数据的二维散射矢量中的角点(x/y坐标)。
数据来自激光测距仪，我们目前的平台使用Matlab (虽然独立程序/libs是一种选择，但Nav/Control代码在Matlab上，因此它必须有一个接口)。
角点检测是SLAM算法的一部分，角点将作为地标。
如果可能的话，我也希望达到接近100 is的速度(我知道它的Matlab，但我的数据集非常小)。
样本数据：
蓝色是原始数据，红色是我需要检测的。(此视图实际上是自上而下的。)
[]
到目前为止，我已经尝试过许多不同的方法，有些方法比其他方法更成功。我从未正式研究过任何类型的机器视觉。
我的第一种方法是一种自制的最小二乘线拟
浏览 0提问于2013-12-01得票数 6
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我正在阅读有关检测和跟踪算法的文章，也不清楚DeepSORT算法：
DeepSORT算法是如何获得特征的？它是否“劫持”了来自上游检测算法的特征向量？(比如YOLO？或者其他人？)。这在我看来是不合理的，因为并非所有的方法都能很容易地得到特征向量。
它是否利用预先训练过的CNN网络，自己创造特色？这似乎是有意义的，也使它独立于检测算法。所以我可以想象DeepSORT会得到每个对象的边界框，然后需要自己做一些图像预处理？(比如裁剪/调整图像中与BB相关的部分？)
谢谢。
浏览 0提问于2022-07-12得票数 1
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图像上带边框的文本的坐标
、、、
我想要获取图像上带边框的文本的坐标。段落有细小的黑色边框。图像的其余部分包含常见的段落和草图。
下面是一个示例：
你知道我应该在Python中使用什么样的算法和图像库来实现这一点吗？谢谢。
浏览 3提问于2020-12-18得票数 2
1回答
我在这个项目上工作，以获得图像中的鱼的准确数量。然而，我使用了pixellib，但无法获得准确的结果。有没有什么软件包可以只计算图像中的对象，并给出准确的结果？
这是一张测试图像
这是测试图像的输出。
或者分水岭算法会更好，因为对象识别并不比图像中的鱼的数量重要？
浏览 20提问于2021-11-11得票数 1
我有一个应用程序使用Haar级联来检测从摄像机捕获的图像中的眼睛。使用的方法是：
void CascadeClassifier::detectMultiScale(const Mat& image, vector<Rect>& objects, double scaleFactor=1.1, int minNeighbors=3, int flags=0, Size minSize=Size(), Size maxSize=Size())
这对于scaleFactor、minNeighbors和flags的默认值非常有效，但是某些人的眼睛无法被检测到。因此，我希望提
浏览 0提问于2013-03-14得票数 8
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我想知道相机校准状态的精确度，单位是毫米。换句话说，2D图像中的X像素误差(均方根误差)与3D对象坐标系中以毫米为单位的距离对应的是什么？
在OpenCV中，我可以根据calibrateCamera函数的均方根误差(像素单位)获得校准的精度。或者，我可以通过使用projectPoints将对象点重新投影到图像并将它们与当前图像点进行比较来手动计算。
例如，假设我得到的RMS误差约为2.0。这是否意味着5毫米或10毫米的差异？如何计算从2d像素到3d像素的转换？请注意，ArUco标记总是水平放置的，我知道标记的大小。
浏览 1提问于2017-09-26得票数 0
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当我研究SIFT方法来检测图像上的特征时，我遇到了这些术语。我搞糊涂了。这是否意味着如果一个特征被放大和旋转，这个方法仍然可以检测到该特征？
浏览 0提问于2017-03-16得票数 0
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我正在处理某些部分部分模糊的图像。这些都是应该注意的噪音，但问题是：
是否有方法检测图像在图像的某些部分是模糊的还是部分模糊的？例如，看看下面的示例图像：
您可以在图像中看到有3个部分在视觉上是模糊的:左下角、接近中心区域和右上角。现在，有没有可能检测到图像的任何部分在编程或数学上是模糊的？
浏览 2提问于2012-08-20得票数 8
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我试图用Python2.7和OpenCV 2.4.13从UAV图像中做一个汽车检测器。我们的目标是在城市环境中，从任何方向的高空探测汽车。我面临时间执行和准确性问题。
当我把它和我从网上获得的一些级联一起使用时，探测器工作得很好：
香蕉分类器(显然它不检测汽车，而是检测它识别为香蕉的对象)：( coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html)
来自OpenCV的人脸检测级联(与香蕉分类器相同的行为)
对于检测本身，我使用detectMultiScale()和scaleFactor = 1
浏览 5提问于2016-09-02得票数 3
1回答
一般来说，我对NLP相当陌生。我的目标是创建某种解析器，它可以很容易地在我的各种硬盘上找到文件。我不知道如何正确地解析输入，将其转换为程序可以轻松用于创建给定输出的任何可管理表示。
例如，下列句子应返回文件列表：
documents created 3 months ago
documents modified 2 weeks ago
photos taken in china (这个将使用图像文件中的GPS数据)
使用某种Regex模式(<filetype> <action> <time>)可能很容易做到，但我想使它更加灵活。
我查看了
浏览 0提问于2018-03-07得票数 1
我用opencv_traincascade对我的电脑进行了一天的训练，用6000多张类似于下面的图像来检测2欧元硬币：
现在，我已经尝试运行一个简单的OpenCV程序来查看结果并检查文件cascade.xml。最终结果非常令人失望：
硬币上有许多点，但背景上也有许多其他点。我在训练中使用的正面图像会不会有问题？或者，我是否使用了错误的参数来使用detectMultiScale()？
下面是我的代码：
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main(int, char**) {
M
浏览 2提问于2016-01-29得票数 3
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