opencv

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    我一直在成功使用GPU支持OpenCV一段時間,但是,我遇到了一個我似乎無法修復的情況。在用VS 2013和CUDA 8.0構建OpenCV 3.3之後,OpenCV cpu和gpu似乎可以在我的幾臺測試機器GTX 750 Ti和GTX 950M(都使用Windows 10)上正常工作。在另一臺裝有GTX 1050 Ti的機器上,CPU調用工作正常,但是在我的第一個OpenCV-cuda函數調用中

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    我正在使用Python 3和OpenCV 3.我試圖使用EigenFace識別器,它使用相同大小的圖像作爲訓練和測試數據集。我從網絡攝像頭讀取圖像,然後將圖像大小調整爲200 x 200,但顯示錯誤。 這是我的代碼: faceDetect=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') cam=cv2.VideoCaptu

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    我使用python 2.7 當我嘗試運行我得到這個錯誤它的小量操作, 這是我的代碼 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('img.jpeg') img = cv2.convertScaleAbs(img) epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(img, True) approx = cv2.approxP

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    我在我的系統中安裝了Anaconda,我最近使用this頁面上給出的指令安裝了OpenCV 3.0.0。但是,當我打開Python和類型進口CV2,它拋出我下面的錯誤: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: /home/ashutosh/anaconda2/lib/

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    我使用OpenCV具有非常高的內核(50和更高)來獲得非常誇張的模糊效果。 我得到這些奇怪的線/面積像生成的圖像效果。請參閱下圖中的牆壁區域。 這是固有的模糊在一個非常高的內核大小? 什麼是一些技術來消除和消除這種影響?我使用OpenFrameworks與ofxCV插件。我的代碼的相關部分只是 blur(camScaled, 51); 如果你不熟悉ofxCV本質上是一個橋樑和映射回到底該Ope

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    我已經訓練使用code 我試着去得到預測如下:a convolutional3d模型, import cv2 from keras.models import Sequential, load_model import numpy as np #create an empty frame frames = [] #defince row, col img_rows,img_cols

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    我想找到4個支柱,它們是黃色的,並且還檢測到顏色爲白色的板的極端拐角。 基本上我想計算減去每個支柱面積後的整個空間面積。 首先,我試圖找出支柱的角落,找到每個支柱的面積。 這裏是我試過的代碼,我通過它幾乎一半。 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('Corner_0.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2

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    我正在從python中的視頻中進行字幕提取。我已經在python中使用opencv來做到這一點。我已經將它分爲幾幀,並且將每幀分成圖像這將存儲在我的磁盤,我正在做ocr。但我不想在整個圖像上執行ocr。我只是想要字幕part.I手動裁剪圖像與這些值278:360,因爲我的圖像大小是360:640.But的影像尺寸不同的視頻變化files.Now我的問題是如何裁剪字幕部分單獨programatica

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    我有一個數據類型爲int16的圖像。 因此,當我必須將其範圍轉換爲0-255時,我有兩種方法可以在Python中執行此操作。 1)使用numpy.uint8函數直接 2)使用的OpenCV cv2.normalize函數0-255範圍,然後使用numpy.uint8。 在Matlab中,我們直接使用uint8函數得到轉換。 同樣在第二種情況下,我使用NORM_MINMAX,強度值的範圍變爲0-4。

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    我正在開發使用 OpenCV庫版本330 編譯項目的當前大小約爲100 MB的Android應用程序! 真的太大了。 使用proguard作爲應用程序模塊,APK的大小減少了大約3或4 MB。 在opencv庫上使用Proguard我得到一個錯誤。我一直無法找到解決方案,但我一直在使用proguard很長一段時間... 我通過創建app/sr/main下的jniLibs文件夾導入了庫。 現在這個文