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漫畫氣球檢測：如何計算矢量內的白色像素<RotatedRect> OpenCV中的橢圓？

我一直在尋找我可以爲答案，但我找不到一個。我在做一個漫畫氣球檢測程序，我需要找到一個橢圓，它有一個特定百分比的白色輪廓（百分比稍後要確定），因此爲什麼我需要計算內部的白色像素輪廓，我不知道如何。我已經試過countNonZero()但由於該參數是一個數組它不接受我的minEllipse[i]或聲明爲vector<RotatedRect>contours[i]。下面是代碼： // Modifi

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PCA在篩分和費舍爾矢量

我正在閱讀這篇特別的論文http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2011/Chatfield11/chatfield11.pdf，我發現Fisher矢量與GMM詞彙的方法非常有趣，我想自己測試一下。但是，對於我來說，他們如何將PCA維度降低應用於數據是完全不清楚的。我的意思是，他們是否計算特徵空間，一旦計算出來，他們會對其執行PCA？或者他們只是

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田村的粗糙紋理特徵

我正在使用從庫（JFeatureLib）中進行田村紋理特徵提取。田村特徵是，因爲它是由對紋理的人類視覺感知的心理研究動機從不同的角度探討紋理表示的方法。其最重要的特徵之一是粗糙度（另一個是亮度和對比度）。我有理解粗糙功能的真正意義上的困難。從文獻中我發現粗糙的紋理由少量的大型圖元組成，而精細的紋理包含大量的小型圖元。更精確的定義可能是：粗糙度值越高，紋理越粗糙。如果有兩種不同的紋理，高粗糙

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翹曲透視和針跡/重疊圖像（C++）

我正在檢測並匹配一對圖像的特徵，使用典型的檢測器 - 描述符 - 匹配器組合，然後使用findHomography生成變換矩陣。在此之後，我想在兩個圖像上重疊（在第一個（imgQuery）的第二個（imgTrain），所以我使用使用變換矩陣翹曲第二圖像： cv::Mat imgQuery, imgTrain; ... TRANSFORMATION_MATRIX = cv::findHomo

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OpenCV硬幣檢測和自動結果檢查

我正在進行硬幣識別項目。我被卡住的第一件事是從圖像中提取正確的硬幣，即使是從非常簡單的圖像。硬幣檢測存在很多好的工作方法，但所有這些方法在我看來都需要在應用後進行人工檢查。我測試了其中兩個： cv2.HoughCircles和閾值findig countours之後。這裏處理的一些全成例子： cv2.HoughCircles，好的結果 cv2.HoughCircles，壞的結果但對於第二個

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窗口大小對openCV中哈里斯角點檢測器的結果有什麼影響

我正在研究使用openCV改變不同參數對哈里斯角點檢測器的錯誤率的影響。輸入參數是窗口大小，sobel運算符的內核大小和k參數的值。我發現，當我增加窗口大小時，每個角落的響應數量似乎有所增加。例如，如果每個包含一個角的窗口都用一個點標記，那麼當我使用7x7窗口而不是2x2窗口時，在標識的角落周圍出現密度較高的點。更改窗口大小似乎也會增加正確識別的角點數量。我的編碼如下，這是我從this例如有 i

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要使用哪些特徵描述符，爲什麼？

我喜歡在民用飛機駕駛艙內計算相機的位置和方向。我確實使用LED作爲固定點。我的計劃是保存與LED相關的X，Y，Z位置。如何檢測和識別我的圖像上的LED？我應該使用哪個特徵描述符和特徵點提取器？如何在功能檢測之前修改圖像？我喜歡保持高效。

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如何跟蹤足球的位置？

我開始關注跟蹤足球（美國的足球），我可以使用一些建議，說明哪種方法更可靠和有效。球需要上漲，以確定它是否進入球門與否和大致之間哪一方會是這樣，如果它是一個目標（中心/左/右/右上角/等）起初我正在考慮能夠實現藍牙低功耗（BLE，版本4.0，具有更大範圍，然後是藍牙經典版）的嵌入式慣性測量單元（IMU，融合操作系統傳感器，如加速度計/陀螺儀/磁力計以及有時爲GPS）位置，這可能是一個選擇。由於我

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如何獲取定位尺度OPENCV實施中關鍵點的位置信息？

我只能得到MAT文件的圖像特徵，但我也想要其他信息，如位置，方向和比例。我如何獲得這些信息，任何人都可以提供它的代碼？先謝謝你。

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使用霍夫變換檢測圓圈

我試圖用霍夫變換檢測圓圈。以我目前的代碼，我可以檢測低於的一個，但我想找到我已經檢測到的圈子裏面的黑洞。然而，改變houghcircle方法的參數對我沒有幫助。其實它發現了不存在的圈子。而且我已經試過農作物我已經找到了一圈並使用這個新的部件，也沒幫我一個Hough變換。這裏是我的代碼 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "o