object-detection

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我使用張建東框架和Java CV（OpenCV的），目的： - 要在視頻檢測綠色區域，並在該區域的矩形。解決方案： - 使用張建東框架，我已經能夠在靜態圖像檢測綠色區域問題： - 獲取問題做視頻一樣的，每幀必須從X，Y座標掃描矩形必須製作，它甚至不顯示檢測，性能問題。 1）MarvinTest類：它從視頻獲取幀併發送到SkinDetection類來檢測綠色的彩色區域。 2）SkinColor

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Hog描述符是在peopledetect.cpp中構造的嗎？

我是新來的豬，我使用的是opencv2.4.4和visual studio 2010，我在包中運行示例peopledetect.cpp並編譯並運行，但我想詳細瞭解源代碼。在peopledetect .cpp是構建/已經爲人類檢測構建的描述符3780向量被輸入到svm分類器中？當我嘗試調試peopledetect.cpp我只能找到HOGDescriptor創建豬描述符和檢測器，我基本不明白這個API

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OpenCV平行線剔除

我有一個算法，只是通過一些角落，並找到那些是平行的。我的問題是，如下所示，我有時會得到錯誤的結果。爲了消除這種情況，我要檢查兩點是否落在單個hough線上，但是這將會是相當計算密集的，我想知道是否有人有任何簡單的想法。謝謝。

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多尺度檢測環路如何在OpenCV的HOG檢測中工作？

在關於HOG的Dalal和Triggs文件中，似乎多尺度檢測通過掃描圖像金字塔來工作。但是我找不到執行金字塔掃描/循環的modules/objdetect/src/hog.cpp中的哪一部分。我的理解錯了，還是我讀了錯誤的源文件？

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HOGDescriptor錯誤和聲明失敗

我剛剛添加HOG描述符到我的對象檢測代碼來跟蹤行人。在這裏，我們去我的代碼： #include"stdafx.h" #include<vector> #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #

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在OpenCV /計算機視覺中合併檢測窗口的常用方法是什麼？

所以基本上我創建了我自己的行人檢測算法（我需要它用於某些研究目的，因此決定不使用提供的HoG檢測器）。檢測後，我會在檢測到的物體/人體周圍有很多重疊的矩形。然後我會應用非極大值抑制來保留局部最大值。然而，在非最大值抑制算法的搜索範圍外的位置仍然存在重疊的矩形。你會如何合併矩形？我試圖使用grouprectangles，但不知何故，我迷失了它如何產生的結果（例如grouprectangles（r

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OpenCV traincascade maxWeekCount

我正在用OpenCV訓練LBP檢測器，有誰知道maxWeakCount如何影響檢測器？它會讓它變慢還是會讓它在檢測中不太好？

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如何對滑動窗口對象檢測中的真陰性進行分類？

我收集了我的圖像檢測器算法的結果。所以基本上我所做的是，從一組圖像中（大小爲320 x 480），我將運行一個64x128的滑動窗口，並且還可以使用多個預定義的比例。我明白：真陽性=當我的檢測窗口重疊（定義交叉點尺寸/形心內）與地面實況（註釋邊界框）誤報=當算法給出我積極的窗口，這是在grond真相之外。 False Negatives =當我沒有給出肯定的窗口時，而地面真實註釋表明存在一個

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OpenCV標記檢測

我想檢測電視的角落。那是我錄製了播放電影的電視的視頻，我想將電視上播放的內容重新映射到電影文件。我被告知，找到電視角落的最佳方式是在錄製電視屏幕的角落時添加一些標記（如四月標籤），然後使用OpenCV檢測它們。我在OpenCV中找不到這樣的lib/method /標籤（我使用Python和Processing/Java）。有人能指出我嗎？我也歡迎其他建議，以便我如何可靠地檢測屏幕。我嘗試了邊緣檢測

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伽瑪校正

我不明白在OpenCV的hog.cpp伽馬校正的代碼，我通過一些鏈接here這OpenCV的hog.cpp犯規與之相匹配的代碼去 Mat_<float> _lut(1, 256); const float* lut = &_lut(0,0); if(gammaCorrection) for(i = 0; i < 256; i++) _lut(0,i) = std::s