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DataTableOutput中的混沌順序和多幀圖像中的奇怪computeFeature圖

我正在使用R和EBImage包編程一個用於圖像分析的閃亮應用程序。經過一些困難，我有一些不錯的成績，但在時間繪製computeFeatures的結果，我有一些奇怪的行爲：我不得不明令「細胞」欄才能正常目前datatableoutput數據。圖形具有「幀」因子的倒序。分佈圖顯示幀不共享圖像的通用像素尺寸。看到幀之間沒有座標x和座標y的重疊。這意味着像框架不在同一個位置。下面是一個例子： l

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在立體視覺中將像素從一個圖像映射到另一個圖像

現在我有兩臺攝像機並完成立體聲校準步驟，以抓取內在和外在參數。我在左側相機中提取了幾個特徵點，並想知道如何將它們映射到正確的圖像上。任何人都可以幫忙嗎？我試圖通過每個相機的旋轉和平移矩陣來計算它們。隨着SolvePnP功能在openCV，我得到R1 T1左攝像頭和R2 T2右攝像頭。同是天涯點[X，Y，Z]，我可以得到 [x1,y1,z1] = R1[X,Y,Z]+T1 和 [x2,y2

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用於在類似於圓形圖像處理的背景中檢測圓的方法

因此，爲了給出問題的背景，我們試圖檢測使用熱相機獲得圖像的車輛的車輪....現在很多次由於雨或其他原因，車輪冷卻下來，它與道路十分相似......例如。在這裏你可以看得很清楚，該輪是非常相似的背景。那麼是否有任何功能或圖像處理技術可用於識別暗輪或將其與背景區分開來。

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在Matlab中使用imfuse來混合灰度圖像的alpha混合

我想在matlab中使用imfuse函數覆蓋2灰度圖像。在「重疊」區域，我想要拍攝圖像A的50％和圖像B的50％。我得到的是重疊區域中A和B的總和。此代碼演示： A = 50*ones(100,100); A = padarray(A,[50 50],'both'); RA = imref2d(size(A)); B = 50*ones(100,100); B = padarray(B,

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將圖像限制爲某些顏色的方法

我有一定的11種顏色，我想限制一個正常的RGB圖像給他們，我現在使用的方法是使用最小歐幾里得距離找到最接近的顏色，最簡單的方法，但是因爲我將來會使用微處理器來實現這一點，所以速度對我來說很重要，還有其他方法，例如ANN或其他機器學習或圖像處理技術，我可以用來加速這個過程？在此先感謝問：這個問題的名稱是什麼？所以，我可以尋找更好的

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如何使用cv2去除七個灰度圖像的低位

我編寫了一個腳本來去除七個最低有效位，並且只保留灰度8位圖像的每個像素的MBS。要做到這一點，我用0b10000000掩蓋每個像素，但沒有得到預期的輸出。 import cv2 import numpy as np imageSource = 'input.jpg' original_img = cv2.imread(imageSource,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2

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如何檢測jpg jpeg圖像文件是否損壞（不完整）？

我要在我的網站上顯示從別人的圖像服務器的一些圖片，但一些來自圖像服務器的圖像只能部分顯示像下面的圖片圖像包括寬度和高度的信息，但僅顯示最高層圖像的一部分。如果我用Chrome v61打開圖像，它看起來像下面的圖像 Chrome v61顯示此顏色以呈現png圖像文件中的透明度，但它在jpg jpeg圖像文件中意味着什麼？有沒有人知道如何檢測這種損壞（不完整）圖像？我正試圖避免在我的網站上顯示這種

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如何使用1D高斯內核在Filter2D上執行自定義2D內核

我想在我的映像上覆制過濾器序列，爲此我需要創建包含Filter2D內核和高斯內核的內核。通常我們應用高斯濾波器，然後應用filter2D。造成這種情況的常用命令是： kernel2D= Mat::ones(kernelSize, kernelSize, CV_32F) *(1/(float)(kernelSize*kernelSize)), Point(-1, -1); GaussianBlur

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當物體偏離視野時，點雲ICP結果不準確

我是點雲新手。我正在嘗試使用ICP算法來實時跟蹤對象的移動，並且大部分時間我都能獲得預期的結果。但是，當物體用完照相機的視野時，結果將不準確，如圖所示。我想改善結果。任何人都有這種情況的經驗？謝謝！良好的效果：良好的效果：壞的結果：

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左乘阿爾法圖像有效

負載32位圖像轉換爲緩衝和我然後預乘與相應的α顏色值以用於混合。下面的作品，但我想知道是否有這樣做的更有效的方法，即使它只導致足夠好的近似？圖像數據是這種類型的指針： typedef struct rgba_pixel { uint8_t r; uint8_t g; uint8_t b; uint8_t a; } rgba_pixel; rgba