我有一个视频输入,用移动相机拍摄并包含移动物体.我想稳定视频,以便所有静止物体在视频输入中保持静止.我怎么能用OpenCV做到这一点？
即,例如,如果我有两个图像prev_frame和next_frame,我如何变换next_frame,以便摄像机看起来静止？
我想使用反投影检测OpenCV图像中的特征.
首先,我非常乐意计算单个彩色小图像的直方图,然后将其应用于更大的图像.然后我可以在此基础上进一步构建.在C++中有一个例子,我想在Java中做这样的事情.遗憾的是,OpenCV的Java接口没有很好的文档记录.
下面是我到目前为止的代码,但它不起作用(显然,我不会寻求帮助).如果有人可以帮助我使用它或找到一些 Java API的好文档,那将是非常好的!
import java.util.ArrayList;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class ColorHistogramDetector extends ColorThresholdDetector {
//private cvHistogram histogram;
//histogram resolution for hue and saturation
static final int hbins = 30;//, sbins = 32;
public synchronized Mat detect(Mat inputFrame) {
Mat calcFrame = new Mat();
Imgproc.cvtColor(inputFrame, calcFrame, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);
Mat hue = calcFrame;
ArrayList<Mat> dst = new ArrayList<Mat>();
dst.add(hue);
//create single color image
Mat fillImg = new …当使用OpenCV的findHomography函数来估计两组点之间的单应性时,从不同的图像中,即使使用RANSAC或LMEDS,由于输入点内的异常值,有时也会得到差的单应性.
// opencv java example:
Mat H = Calib3d.findHomography( src_points, dst_points, Calib3d.RANSAC, 10 );
如何判断得到的3x3单应矩阵是否可以接受？
我在Stackoverflow和Google中找到了这个问题的答案,但无法找到它.
我找到了这篇文章,但对我来说有点神秘:
我最近从Angular 5更新到Angular 6.
我收到了这个警告combineLatest is deprecated: resultSelector no longer supported, pipe to map instead.Rxjs是版本6.1.0,tslint是5.10.0,Angular CLI是6.0.0和Typescript 2.7.2.我这样使用它:
const a$ = combineLatest(
this.aStore.select(b.getAuth),
this.cStore.select(b.getUrl),
(auth, url) => ({auth, url}),
);
我也尝试过这样:
empty().pipe(
combineLatest(...),
...
)
但是这给了我:combineLatest is deprecated: Deprecated in favor of static combineLatest而且对于静态版本也不推荐使用empty.
我正在使用OpenCV 2.3.1中的Orb特征检测器开展项目.我发现8个不同图像之间的匹配,其中6个非常相似(相机位置相差20厘米,沿线性滑块,因此没有比例或旋转方差),然后从大约45度角拍摄2张图像侧.我的代码在非常相似的图像之间找到了大量精确匹配,但从更不同的角度拍摄的图像几乎没有.我已经包含了我认为是我的代码的相关部分,如果您需要更多信息,请告诉我.
// set parameters
int numKeyPoints = 1500;
float distThreshold = 15.0;
//instantiate detector, extractor, matcher
detector = new cv::OrbFeatureDetector(numKeyPoints);
extractor = new cv::OrbDescriptorExtractor;
matcher = new cv::BruteForceMatcher<cv::HammingLUT>;
//Load input image detect keypoints
cv::Mat img1;
std::vector<cv::KeyPoint> img1_keypoints;
cv::Mat img1_descriptors;
cv::Mat img2;
std::vector<cv::KeyPoint> img2_keypoints
cv::Mat img2_descriptors;
img1 = cv::imread(fList[0].string(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
img2 = cv::imread(fList[1].string(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
detector->detect(img1, img1_keypoints);
detector->detect(img2, img2_keypoints);
extractor->compute(img1, img1_keypoints, img1_descriptors);
extractor->compute(img2, img2_keypoints, img2_descriptors);
//Match keypoints using knnMatch to find the single best match for each keypoint
//Then cull results …翻译(Angular)应用程序有多种方法,主要的主要方法是:
和
到目前为止,据我所知,i18n对搜索引擎优化更容易,因为浏览网页很干净
例如
app.com/de
app.com/en
另一方面,使用ngx-translate,在语言之间切换更容易.
我知道ngx-translate的创建者是由Angular聘用的i18n. 任何人都可以说我的主要区别是什么(优点/缺点)？
我正在使用特征提取(筛选,orb)进行对象检测.
我想从对象的不同视角(训练图像)中提取ORB特征,然后将它们与查询图像进行匹配.
我面临的问题是:如何从不同角度的关键点创建一个良好的单应性,这些关键点当然具有不同大小的图像？
我正在考虑为每个火车图像创建一个单应性,然后说3-4个匹配,然后计算一些"均值"单应...
例如,当您从每个火车图像中说出1-2个匹配时,会出现问题,此时您无法创建甚至1个单应性
创造单应性的代码
//> For each train images with at least some good matches ??
H = findHomography( train, scene, CV_RANSAC );
perspectiveTransform( trainCorners, sceneCorners, H);
我正在开发一个应用程序,它充当Minecraft服务器的GUI(作为控制台Java应用程序运行).
我已经完成了它,我还想在Winforms应用程序中添加一个控制台,因为我想让用户更好地控制该程序.但是使用流(Process.StandardOutput)我无法模拟控制台,因为它有时会改变光标位置,清除控制台等...
所以,我想以某种方式将该过程嵌入到应用程序中.我尝试的第一个解决方案是移除边框并相应地将其定位到窗体的位置,但不幸的是我无法做到.
任何工作代码片段将不胜感激!
我正在对实时视频源进行边缘检测:
- (void)processImage:(Mat&)image;
{
cv::resize(image, smallImage, cv::Size(288,352), 0, 0, CV_INTER_CUBIC);
edgeDetection(smallImage);
cv::resize(smallImage, image, image.size(), 0, 0, CV_INTER_LINEAR);
}
edgeDetection做了一些相当沉重的提升,并且运行在相当低的帧速率,视频帧大小为1280x720.添加resize调用会大大降低帧速率,与我期望的完全相反.这只是因为调整大小操作很慢,或者因为我做错了什么？
smallImage 因此在标题中声明:
@interface CameraController : UIViewController
<CvVideoCameraDelegate>
{
Mat smallImage;
}
它没有初始化,它工作正常.
什么是快速编码语言或平台,用于在2d和3d中快速创建数据可视化图像？
我想快速编写像这样的可视化代码:http: //www.visualcomplexity.com/vc
我已经知道如何编写OpenGL和DirectX代码,但这些环境是为渲染速度而不是编码速度而构建的.
为了尝试许多不同的想法,我不关心语言是否被解释或渲染速度较慢 - 只是能够在短时间内将内容放到屏幕上进行原型设计.
也许即使是儿童的图形语言也可以工作 - 或者不是,我对创意持开放态度.