标签: feature-detection

我是opencv的新手(在c ++中),我正在尝试实现线路检测.

我有一张有几行的图片,我正在尝试确定线条之间的距离.我知道有Hough,Canny等,但是如何获得不同线的坐标来计算线之间的距离？我应该使用opencv轮廓函数还是有更好的方法？我不需要完整的代码示例,但有人能告诉我完成工作的最佳方法吗？

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, …

我目前正在开展一个项目,我必须从悲伤或快乐中提取用户的面部表情(一次只能从网络摄像头一个用户).

有许多程序/ API可以进行人脸检测,但我没有找到任何人进行自动表达识别.

到目前为止我找到的最好的可能性:

我之前使用OpenCV进行人脸检测,效果很好,所以如果有人对如何使用OpenCV做一些提示,那就太棒了!

OpenCV板上的一些用户建议寻找AAM(主动状态模型)和ASM(主动形状模型),但我发现的只是论文.

- 所以我使用Stasm的 Active Shape Models ,它可以让我访问面部的77个不同的点,所以我仍然需要手动将它们映射到表达式.

欢迎任何编程语言.

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:

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

据我所知,CNN依赖于滑动窗口技术,并且只能指示在给定的边界框中是否存在某种模式.真的吗？

没有这些技术的帮助,可以用CNN实现本地化吗？

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.

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？

我正在寻找某些光谱仪数据中的一些峰值,并试图使用该scipy.signal.find_peaks_cwt()功能来完成它.

但是,我发现的官方文档不太具有描述性,并且往往会在噪声中拾取错误的峰值,而有时不会在数据中拾取实际的峰值.

任何人都可以给我一个更好的解释这个函数中我可以使用的参数,包括"宽度",或者你能告诉我一些替代方案吗？

我想创建一个张量流函数,它复制我的三维张量中每个二维矩阵的欧氏距离变换.

我有一个三维张量,其中第三轴代表一个热门编码的特征.我想为每个要素维创建一个矩阵,其中每个单元格中的值等于到最近要素的距离.

例:

input = [[1 0 0]
         [0 1 0]
         [0 0 1],

         [0 1 0]
         [0 0 0]
         [1 0 0]]

output = [[0    1   1.41]
          [1    0   1   ]
          [1.41 1   0   ],

          [1    0   1   ]
          [1    1   1.41]
          [0    1   2   ]]              

我目前的解决方案是在python中实现的.该方法遍历要素维度的每个单元格,在单元格周围创建环并搜索环是否包含要素.然后,它计算单元格到每个要素条目的距离,并采用最小值.如果环不包含其中包含特征的单元格,则搜索环会变宽.

码:

import numpy as np
import math

def distance_matrix():
    feature_1 = np.eye(5)
    feature_2 = np.array([[0, 1, 0, 0, 0],
                  [0, 0, 0, 0, 0],
                  [0, 0, 0, 0, 0],
                  [1, …

我试图用我自己的图像来遵循本教程。但是，我得到的结果并不完全符合我的预期。我在这里遗漏了什么，还是 SIFT 在这种情况下不是一个足够好的解决方案？多谢。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

MIN_MATCH_COUNT = 10

img1 = cv2.imread('Q/IMG_1192.JPG', 0)          # queryImage
img2 = cv2.imread('DB/IMG_1208-1000.jpg', 0) # trainImage

# Initiate SIFT detector
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)



FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks = 50)

flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) …

我想将opencv_contrib中的xfeatures2D包含到opencv.js中.

我按照此文档构建OpenCV.js.一切都好.我有一个全新的opencv.js,我可以在我的html页面中使用,但它不包括xfeatures2D模块.

我将此文件更改为opencv/platforms/js/build_js.py以添加:

def get_cmake_cmd(self):
  cmd = ["cmake",
     "-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/Users/me/git/opencv_contrib/modules",
     ... 

现在cmake包含opencv_contrib模块.我可以看到编译的额外模块,但仍未包含在emscripten中.它看起来像javascript编译硬编码到opencv/modules/js.

是一种生成自己的opencv.js并选择删除或添加opencv和/或贡献模块的方法吗？

谢谢

洛朗