小编Dim*_*ima的帖子

我正在寻找技术来为我正在工作的网站上的用户生成"邻居"(有相似品味的人); 类似于last.fm的工作方式.

目前,我有一个可以发挥作用的用户的兼容功能.它对用户进行排名1)评级相似的项目2)同样评价该项目.该函数重点高于2,如果在生成"邻居"时我只使用其中一个因素,这将是最重要的.

我的一个想法是只计算每个用户组合的兼容性,并选择最高评级的用户作为用户的邻居.这样做的缺点是,随着用户数量的增加,这个过程需要花费很长时间.对于仅1000个用户,它需要对兼容性功能的1000C2(0.5*1000*999 = = 499 500)调用,这在服务器上也可能非常繁重.

所以我正在寻找任何建议,文章的链接等关于如何最好地实现这样的系统.

我可以在同一个网站上运行ASP.NET 2.0和3.5代码吗？...或者,我是否需要通过应用程序和/或服务器将它们分开？

我试图使用FFT实现高斯模糊,可以在这里找到以下配方.

这意味着您可以对图像和滤波器进行傅里叶变换,将(复数)结果相乘,然后进行逆傅立叶变换.

我有一个内核K,一个7x7矩阵和一个Image I,一个512x512矩阵.

我不明白如何将K乘以I.唯一的方法是通过使K与我一样大(512x512)？

这在OpenCV中很容易做到,但是我想要一个相当高效并且可以轻松更改的本机Matlab实现.该方法应该能够采用上述链接中指定的摄像机参数.

我试图在OpenCV 3.0.0 beta中使用MSER算法从图像中提取文本区域.最后,我需要一个带有检测到的MSER区域的二进制掩码,但该算法仅提供轮廓.我试图绘制这些轮廓但我没有得到预期的结果.

这是我使用的代码:

void mserExtractor (const Mat& image, Mat& mserOutMask){
    Ptr<MSER> mserExtractor  = MSER::create();

    vector<vector<cv::Point>> mserContours;
    vector<cv::Rect> mserBbox;
    mserExtractor->detectRegions(image, mserContours, mserBbox);

    for( int i = 0; i<mserContours.size(); i++ )
    {
        drawContours(mserOutMask, mserContours, i, Scalar(255, 255, 255), 4);
    }
}

这是结果:

问题是非凸区域由穿过实际MSER区域的线填充.我想像我从MATLAB获得的区域像素列表detectMSERFeatures:

任何想法如何从轮廓中获取填充区域(或以其他方式获取MSER掩码)？

我正在OpenCV/C++中进行实时运动检测和对象跟踪,目前我正处于跟踪部分.

Matlab-我想做的例子:http://www.mathworks.de/de/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html(我对跟踪部分感到困扰以及如何将其转移到C++/OpenCV)

我的运动部件与OpenCVs BackgroundSubtractor MOG2配合使用,可以找到轮廓并过滤掉较小的轮廓.

对于跟踪我目前正在使用卡尔曼滤波器(具有类似实施本),这现在是越来越称为每一帧,如果运动物体被发现并绘制一条直线上它的路径.我的检测和跟踪部分看起来像这样:

BackgroundSubtractorMOG2 bg;
bg.operator()(frame, threshold);
bg.getBackgroundImage(background);
...  //morphological operations to remove noise etc.
findContours(threshold, ...);
...  //filtering to reject contours which are too smalle/too big

for(int i = 0; i < contours.size(); i++){
approxPolyDP(...);
boundRect = boundingRect(...);
x = boundRect.x + boundRect.width/2;
y = boundRect.y + boundRect.height/2;}

kalmanFilter.track(x,y);
kalmanFilter.draw(frame);

当前问题: 我有一个有0个移动物体的场景,然后有1个物体移入,通过轮廓检测并被跟踪.然后第二个物体在视线中移动,被检测到并使跟踪器跳到它而不是跟随第一个或单独标记(我想要).

当前跟踪器获取找到的对象的x和y坐标.像这样,一旦检测到另一个对象,跟踪器仍假定它是相同的对象,但具有比预期的其他坐标.

可以看出,没有将"轨迹"分配给某个对象的功能,这可能是最大的问题.我读到了匈牙利算法,但我不确定如何在我的函数中实现它.

什么是使跟踪工作多个对象的好方法？

我的想法是,如果我对每个对象进行唯一识别,我可以检查ID是否仍然相同,如果没有,则让跟踪器知道它是一个与另一个分开跟踪的新对象.不确定这是否必要或甚至有用,如果是,如何做到这一点.

简单地说,有没有办法使用类似的语法创建一个2D javascript数组？

var newArray = [
    [0, 1, 2],
    [3, 4, 5],
    [6, 7, 8]
]

这就是问题 - 我有几千个小文本片段,从几个单词到几个句子 - 最大的片段大约是磁盘上的2k.我希望能够比较每个,并计算相关因素,以便我可以向用户显示相关信息.

有什么好方法可以做到这一点？有没有已知的算法可以做任何好事,是否有任何GPL解决方案等？

我不需要这个实时运行,因为我可以预先计算一切.我更关心的是获得比运行时更好的结果.

我只是想在去写自己的东西之前我会问Stack Overflow社区.那里的人必须找到好的解决方案.

我必须重新投影我的3D点(我已经有来自Bundler的数据).

我在MATLAB中使用Camera Calibration工具箱来获取内在的相机参数.我从27张图片(棋盘;从不同角度拍摄的图像)得到这样的输出.

Calibration results after optimization (with uncertainties):

Focal Length:     fc = [ 2104.11696  2101.75357 ] ± [ 23.13283  22.92478 ]
Principal point:  cc = [  969.15779   771.30555 ] ± [ 21.98972  15.25166 ]
Skew:        alpha_c = [  0.00000 ] ± [ 0.00000  ]
Distortion:       kc = [  0.11555  -0.55754  -0.00100  -0.00275  0.00000 ] ± 
                       [ >0.05036   0.59076   0.00307   0.00440  0.00000 ]
Pixel error:     err = [  0.71656   0.63306 ]

注意:数值误差约为标准偏差的三倍(供参考).

我想知道数字误差,即焦距误差+ - [23.13283 22.92478],主点误差等.这些误差数实际代表什么,它们的影响是什么？

像素误差实际上更少.

到目前为止,我使用上面数据中的以下矩阵进行重新投影:

K=[ 2104.11696 …

我正在从事立体视觉任务，我想了解立体视觉相机和物体之间的距离。我正在将Matlab与计算机视觉系统工具箱一起使用。
我已经使用“适用于Matlab的相机校准工具箱”对相机进行了校准，因此我具有左右相机的固有参数和外部参数（右相机相对于左相机的位置）。我也有一副校正过的图片和他们的视差图。为了估计视差，我使用了Matlab函数disparity（）。我知道相机的基线和焦距，但是我的结果仍然是错误的。

baseline = 70 mm
focal length = 25 mm
disparity = 60 pixels
---------------------
depth = baseline * focal length / disparity = 70 * 25 / 60 = 29 mm

但我知道距离是cca 600毫米。这个公式对吗？单位呢？mm * mm / pixel != mm。特别是我想使用Camera矩阵（内在参数）进行计算，但是我不知道该怎么做。如有任何提示，我将不胜感激。