标签: feature-detection

使用OpenCV和C++进行激光检测

我想用网络摄像头跟踪激光光点(在墙上),我正在使用openCV来完成这项任务.任何人都可以建议我用C++来做到这一点.

谢谢 !

c++ webcam opencv feature-detection background-subtraction

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Modernizr检查排除了识别iOS设备的IE6,IE7,IE8或IE

我可以使用Modernizr运行任何检查(或检查的组合),其中:

  • IE6失败,但更高版本不会失败?
  • IE7失败,但更高版本不会失败?
  • IE8失败,但更高版本不会失败?

  • 所有的IE都失败了?

  • 所有浏览器都失败了,但iOS设备不会失败?

  • 所有浏览器都失败了,但Android设备不会失败?

我想使用Modernizr检查浏览器,基于功能检测的设备而不是用户代理嗅探?

CLOSED - thx,得到了消息

thx,ez

javascript jquery browser-detection feature-detection modernizr

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从神经网络中提取特征

我正在用神经网络简单识别字母和数字.到目前为止,我使用字母图像的每个像素作为网络的输入.不用说,这种方法产生非常大的网络.所以我想从我的图像中提取特征并将它们用作NN的输入.我的第一个问题是这些字母的属性是否有利于识别它们.第二个问题是如何将这些特征表示为神经网络的输入.例如,我可能已经检测到字母中的所有角落并将它们作为(x,y)点的向量.如何将此向量转换为适合NN的向量(因为不同字母的向量大小可能不同).

ocr feature-detection neural-network

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OpenCV中的FeatureDetector与FeatureFinder

我试图理解FeatureDetector班级和FeatureFinder班级之间的区别.我已经看到在OpenCV中编写的全景示例使用这两个类,并且似乎可以将SURF算法与其中任何一个一起使用.据我所知,由于SURF算法可能出现问题而SURF FeatureDetector被移动/nonfree,但是,FeatureFinder也可以采用该SURF算法.

这两个班级有什么区别?

opencv surf feature-detection

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opencv python中cv2.NORM_L2和cv2.NORM_L1之间的区别

我正在使用python额外模块的sift算法进行一些功能匹配.虽然我不明白的一件事是传递给BFMatcher的normType背后的概念.即在哪种情况下必须使用哪些?

任何帮助都是无价的

python opencv feature-detection

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计算机视觉中的特征和关键点有什么区别?

我正在研究OpenCV对象检测的一些可能性,这让我很困惑.我只是没有看到这两者之间的区别.

谢谢!

image-processing computer-vision feature-detection keypoint

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为一个Javascript功能创建特征检测(intersectionObserver)

当某些浏览器无法使用此方法时,是否可以将内置的javascript方法存储在变量中以设置不同的行为?

我的特定情况是在Safari或旧版MS浏览器中不可用的intersectionObserver。我有一些由此触发的动画,如果不可用intersectionObserver,请关闭它们。

我想要做的基本上是这样的:

var iO = intersectionObserver;

if ( !iO ) {
 // set other defaults
}
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我真的不想只为一个功能加载polyfill或库吗?

非常感谢

艾米莉

javascript feature-detection intersection-observer

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在我的Canny-Deriche的MATLAB实现中无法获得干净的输出

到目前为止我的代码是:

function imgg = derichefilter1(x, k, a, b, c)
osize = size(x);
x = double(x);
a = double(a);
b = double(b);
c = double(c);
k = double(k);
y1 = zeros(osize(1),osize(2));
y2 = zeros(osize(1),osize(2));
y1(:,1) = a(1)*x(:,1);
y1(:,2) = a(1)*x(:,2) + a(2)*x(:,1) + b(1)*y1(:,1);
for ii=3:osize(2)
    y1(:,ii) = a(1)*x(:,ii) + a(2)*x(:,ii-1) + b(1)*y1(:,ii-1) + b(2)*y1(:,ii-2);
end

y2(:,osize(2)-1) = a(3)*x(osize(2));
for ii=(osize(2)-2):-1:1
    y2(:,ii) = a(3)*x(:,ii+1) + a(4)*x(:,ii+2) + b(1)*y2(:,ii+1) + b(2)*y2(:,ii+2);
end
imgg = c*(y1+y2);

function imgg = derichefilter2(x, k, a, b, …
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algorithm matlab edge-detection feature-detection

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对算法选择的建议

我必须做一个项目,试图扫描车辆的形状,并检测它是什么类型的车辆,扫描将使用称为"车辆扫描仪"的传感器执行,他们只有50个光束,每个光束有接收器和发射如图所示:

在此输入图像描述

我从传感器得到每个光束的原始状态(阻挡或解锁),并且通过连续扫描,我们可以创建可能非常低分辨率的车辆图像.

我的问题是我可以使用什么算法/技术来检测和识别车辆的形状,我们想要计算车轮,如果可以的话,尝试确定这种形状是汽车,卡车或皮卡等.至少我们想要数轮子.

我正在考虑训练神经网络,但对于我可以使用的这种模式检测可能是一种更简单的方法,我不知道.任何其他建议/建议将不胜感激

algorithm pattern-matching perceptron feature-detection neural-network

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EmguCV探测器如何与EmguCV DescriptorExtractors相关?

阅读EmgCV文档无法理解:哪些探测器可以与DescriptorExtractors一起使用?

这里有说:

You can use it with the FREAK descriptor that is scale invariant. Just replace the BriefDescriptorExtractor with Freak and it should do the trick.
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这是否意味着并非所有探测器都能与DescriptorExtractors兼容?如果是,可以找到关于主题的比较和文档?

.net c# opencv feature-detection emgucv

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