创建深褐色色调需要哪些基本操作？我的参考点是perl imagemagick库，因此我可以轻松地使用任何基本操作。我尝试过量化（使其灰度化）、着色，然后增强图像，但仍然有点模糊。如果使用imagemagic命令行，这很容易 转换时使用“-sepia tone threshold”参数 奇怪的是，PerlMagick API似乎没有包含直接执行此操作的方法： …并且没有参考任何Sepia方法。看看它是如何在AForge.NET库中实现的，C#代码是 最基本的似乎是 将其转换为YIQ颜色空间

我用我的数码相机做一个又快又脏的扫描器。分辨率实际上在300dpi左右，这是相当合理的。但是我的相机会产生一个彩色图像，我想把它还原成位图。我不想抖动图像；我在寻找如果我把文件放进黑白扫描仪会得到什么。使用djpeg-grayscale将JPEG转换为灰度图像是很容易的，也是标准的。难点在于决定哪些灰色像素应该是白色，哪些应该是黑色 pbmplus工具提供 djpeg -grayscale -pnm img.jpg | pgmtopbm -threshold -value $v > img

我正在寻找一种方法来确定最“不同”或“可识别”的N ASCII字符。。。例如，如果N=10，ASCII集合中从0x21到0x7E的最大不同的N个字符是什么？显然，字符“X”与“O”（字母）非常不同，但“O”（字母）与“0”（零）非常相似。假设有一个受限的OCR字符子集，例如零和字母O只会被检测为一个或另一个，并且人们不必担心它是零还是字母O，典型的OCR引擎（例如Tesseract）可以从低质量的输入图像中容易识别的最不同的N个字符是什么？假设。例如“+”和“t”可能被广泛地误认为是另一个。可以

这件事我已经绞尽脑汁很久了 我在做成像。到目前为止，我已经对图像进行了二值化，这意味着从灰度图像中，每个低于某个值的像素都会被删除。这只给了我原始图像的一些区域，这些区域周围有很多“零像素” 接下来，我将我的区域编码为“blob”。运行是一种数据压缩方法。例如，假设您对一个正方形进行了二值化，则只需运行几次即可描述整个图像。 梯段由x、y坐标和长度定义 重新创建图像时，对于每个梯段，转到x、y坐标，并在x轴上为梯段长度添加像素 现在，我必须采取运行，并创建一个链，它将描述该地区的轮廓。 我不知道

CVWaterways（）接受两个参数Iplimage*src_image和CvArr*标记 有人能详细说明markers参数吗？因为我需要根据我的触摸分割图像，所以可以根据我的触摸实时生成marker数组，然后调用..？是的，您可以实时生成它 直接从OpenCV文档中获取 在将图像传递给函数之前，用户必须使用正（>0）索引在图像标记中大致勾勒出所需的区域。。。这些标记将是未来图像区域的“种子” 因此，根据我的选择，标记图像基本上是一个空白图像，只有特定的像素值为1,2，…等等？？？@satya

我正在寻找用于医学图像处理的本地和全局描述符。我知道SIFT/SURF/GLOH/HOG主要应用于计算机视觉问题，但我想知道它们是否也应用于医学图像来描述特征，或者在这个领域是否有特定的描述符 如果有任何提示，我将不胜感激 提前感谢, 费德里科我想你需要匹配的描述符 我个人提交了一份海报，并接受了它，因为它使用了SIFT作为我的工作要做的特征检测和匹配框架的一部分 您提到的特征检测方法适用于一般图像，也可以作为框架的一般初始输入。现在，由于每个解剖区域和每个形态都生活在自己的特征域中（即MR完成

我正在静态环境中为移动机器人绘制地图，我能够使用SIFT从帧中选择图像特征，并且匹配更多帧以获得更多特征。我的问题是如何编写Matlab代码，使用图像特征为移动机器人构建地图 开放式Matlab 负载特性 编写代码为移动机器人构建地图 完成了 你的问题到底是什么

我目前正在使用OpenCV及其透视变换函数。我想找到一种方法，根据我拥有的数据（源图像）准确地确定目标矩形。 我已经找到了这个线程： 它指出，不可能对源中包含的数据正确地确定正确的纵横比，但至少有一个好的算法可以得到一个好的估计吗？不，没有一种方法可以仅从图像来确定。想象一下，你正在拍一张放在桌子上的A4纸的照片，只是你在水平方向看它。如果使用图像中的纵横比，最终将得到一个非常长且薄的矩形 但是，如果您知道相机相对于目标的姿势（即旋转矩阵）和相机固有参数，则可以获得纵横比 看一看（其实很有趣，虽

我想查看某个遮罩区域中图像的对比度，如果对比度太大，则降低对比度。是否有内置函数可以帮助我实现这一点？如果不是，我应该看什么样的算法？我假设我会观察/改变像素的值，使它们更接近平均值，也许平均距离是衡量初始对比度的一个好方法 如果相关的话，我会使用EmguCV。对比度在图像处理中是一个有点不精确的术语-但通常你会通过拉伸/压缩来实现这一点，就像Martin所说的，你想通过操纵灰度值和颜色值的分布来修改图像。通用解决方案是应用于直方图的曲线，您可以在Gimp中使用这些曲线。有关如何使用OpenCV

要检测下图中峰值（x轴上）的位置 如果图像是垂直的，我会应用CvMinMax来定位峰值。但由于这里是水平的，我面临着困难。有没有一种方法可以使用CvMinMax来定位此峰值？（我不想旋转图像） 作为最后一个选择，我必须搜索每一列，我不想这样做，因为这将是非常昂贵的。有没有优化的方法来搜索这些峰值 这里有一个快速方法： 使用cv.Reduce一次获取所有列的总和。这给了我们一个列和向量 设置此向量的阈值，使其有效地为二进制 在垂直轴上翻转图像 使用cv.MinMaxLoc，它报告从左侧找到的第一

我的任务是确定图像中车牌号的位置。图像不仅包含车牌号。它可能包含整个汽车或任何东西。我使用高斯模糊，然后灰度，然后对比度，然后拉普拉斯高斯来检测边缘 现在，我不知道如何检测车牌号在图像中的位置。我不打算读许可证号码，只是让系统知道许可证号码在哪里 你能告诉我这方面的研究结果吗？或者是可以用来实现这一点的算法 谢谢大家! 使用一些特征识别算法（例如）将是一个很好的起点。您是否需要实时识别？我建议首先尝试压缩搜索空间，例如从图像中过滤出区域（您的环境是否受控？）。有一篇关于使用SIFT识别车牌的文章

我有一个字母模板和它的许多变体（见下文），我从数码笔获得： 模板 测试1 测试2 这些字母将缩放到同一边界框中 我想检测字母中的错误，就像测试1中的错误是有一个额外的行，而测试2中的错误是缺少一个段。类似地，也可能存在一个错误，即存在一条曲线而不是一条线段。我想找到需要纠正的部分。我应该怎么做呢？一个模棱两可的问题是，您是只想知道模板和测试图像之间的差异，还是想使用模板检测字母A 正如您所提到的，您的模板和测试图像之间的差异在于这条额外的线，但我认为还有更多的差异，例如模板A不是由直线组成

我有一个图像，我想放大和查看在高细节。它的大小不详，大部分是黑白相间的，上面有一些文字。当我放大文本时，文本变得不可读，我认为这与没有足够的像素/纹理显示有关，所以我将图像放大了2倍。现在我已经缩放了它，它仍然不可读 然后，我开始将OpenCV用于： void resizeFirst(){ Mat src = imread( "../floor.png", 1 ); Mat tmp; resize(src,tmp,Size(),3,3,INTER_CUBIC); Mat dst

我有一张包含多个不同大小和方向的矩形的照片我目前正试图找到从相机到图像中任何矩形的距离。实现这一目标的最佳方法是什么？ 例如，一张示例照片可能看起来与此类似（尽管这可能非常不成比例）： 我可以找到图像中任何矩形的角点的像素坐标，以及相机视场和分辨率。我还预先知道图像中任何矩形的长度和宽度（但不知道它们面对相机的角度）。保证图像中每个矩形目标的长宽比是唯一的。矩形和相机将始终与地面平行 我所尝试的： 我根据在互联网上找到的一些示例代码开发出了一个解决方案。我基本上是遍历每个矩形，找到平均像素长

我正在尝试使用DCT进行图像压缩（DiscreteCosineTtransform）。有人能帮我理解掩蔽如何影响DCT中的每像素位吗？如何在掩蔽中进行位分配 PS：通过掩蔽，我的意思是将DCT系数与下面的矩阵相乘（元素相乘，而不是矩阵相乘） 关于“掩蔽”的背景 使用DCT压缩计算图像块的DCT，在这种情况下为8x8像素。图像的高频分量对于人类对图像的感知不太重要，因此可以丢弃以节省空间 掩码矩阵选择哪些DCT系数被保留，哪些系数被丢弃以节省空间。左上角的系数表示低频 有关更多信息，请访问。这看起

我想知道如何确保PNG图像具有良好的压缩性。请注意，我不是在问如何很好地压缩PNG图像（使用pngcrush等工具），而是如何确保PNG中的图像内容更容易压缩 我的问题与减少大规模图像生成系统中的存储空间需求有关 该项目将构建和存储用户生成的图像（比如说一个化身创造者），因此输出的源片段在我们的控制之下。合成的PNG输出文件将在服务器端生成并存储在云存储服务中 每月生成的图像的上限估计数达到数百万，因此每个字节都会计数 P>在创建原始的片断时，我们能考虑到什么东西，将进入能保证良好压缩性的复合

我想知道是否有人使用雏菊特征来解决对象识别问题 DAISY（MATLAB one）的链接是： 我的问题是如何使用该软件（MATLAB）获取关键点及其描述符？我可以找到描述符（在dzy.descs中），但是我找不到关键点 我想尝试一下这种技术在物体识别中的应用，因为有人说它计算速度快，效果更好 非常感谢。DAISY是为密集点匹配而设计的，这意味着它为图像中的每个像素计算描述符-这就是它的设计目的。您可以使用文档中描述的display\u descriptor功能检索图像中特定像素的特征： out

我将从指纹图像中提取特征。到目前为止，我已经尝试了许多方法来简单地增强图像并将其骨架化。方法尝试； 局部直方图均衡化（11x11邻域）+具有自适应阈值的二值化+形态学细化（具有腐蚀+扩张+减影，即所谓的白顶帽）。我使用了OpenCV、Scipy和Scikit图像附带的内置函数。效果不太好。 我尝试了另一种方法，局部直方图+维纳滤波+自适应阈值二值化+骨架化。 结果是不同的，有些是完美的，有些是可怕的背景噪音和数十亿的虚假连接。在采取任何行动之前，我还尝试应用高斯模糊或中值模糊。 例如，图1是我使

是否有人知道一种基于图像模式（即基于图像的主要斑块结构中的大小和间距）定义带通滤波器截止频率的方法 提前感谢图像上下文中的术语频率是否真的表示时间序列信号中的一般频率？图像可以解释为二维信号，因此标准信号处理技术适用，包括傅里叶变换，其中从空间域到频率域。所以从数学上讲，它和信号是一样的，但是它背后的含义有点不同。我在这里找到了一个很好的讨论：

我正在使用下面的函数将视图渲染为图像。 问题是，对于大小超过2000px的图像，内存压力太大，应用程序崩溃。 在模拟器上，它可以在任何大小下正常工作，但在iPad2或更高版本上，内存增长超过80MB 有什么聪明的方法可以渲染大视图吗 运气好吗？我也遇到了同样的问题不，我将图像分割成小块，然后分别渲染…： -(UIImage*)renderToImageUsingContextFixedScale{ UIImage*im2; CGFloat scale = 1.0; if(UIGraphicsB

是否有命令行脚本将（.ora）格式的图形文件转换为更精简的图像格式（jpeg、png等）？我没有在粗略的网络搜索中发现“转到”选项 我从ImageMagick和GraphicsMagick库中尝试了类似于convert的熟悉命令，但它们都没有.ora文件的解码委托 到目前为止，我唯一找到的是KDE套件。它工作正常，但有一些小问题（背景颜色混乱）。我想知道是否还有其他选择（现在或正在进行中），或者这是否是最有用的。示例用法： $ calligraconverter --batch some-tri

我希望能够通过RESTful API之类的东西将图像上传到服务器，然后使用脚本处理图像，然后返回数字结果（不返回图像） 这样做容易吗？它能建在Heroku的基础上吗？ImageJ无头运行良好；看见因此，您当然可以基于几种不同的Java服务器平台（JBoss、Glassfish、Jersey等）构建一个使用ImageJ的服务器应用程序。特别是如果您利用了新的API，就可以很好地分离关注点，从而构建有效的客户机-服务器应用程序 然而，据我所知，还没有人创造出这样的东西。我开始使用球衣，但现在真的没有

为了科学研究和与其他一些方法进行比较，我在一张图像上进行字符和数字识别 这是原始图像 经过一些处理后，我的最终图像变成这样 我已经手动裁剪了绘画中的所有角色 , 现在我想在这张单张图像上做SVM来检测那些字符 我也有二进制格式的图像，比如 0 八, H 我的问题是，因为我将在特定图像中使用此方法，这意味着不会有任何旋转或透视问题。 我可以用libsvm训练这些角色并进行匹配吗？或者，在对libsvm进行匹配之前，我是否必须执行某种特征提取方法，例如SIFT、SURF、FAST等 附言：一份关

我们在着色器的法线贴图上有一些视觉瑕疵，因为一些单个像素带与其周围环境形成强烈对比。需要明确的是，边缘不是问题，只有这些单像素带 在这种情况下，使用类似于典型Sobel边缘检测的方法将不起作用，因为在这样的频带上，它将检测0。我可以考虑对内核进行其他修改，例如 -1 -2 -1 2 4 2 -1 -2 -1 但我认为可能有一种“正确”的数学方法来做这样的运算 最后，我想用周围的像素平滑这些线条（所以是选择性模糊）。这些行可以以任何方向出现，所以如果我使用上面的内核，我需要在两个方向上应用

我需要用ImageMagick从图像中检测出最大的物体。它可以更大或更小，也可以在其他位置。它总是黑色的，背景总是白色的。 像这样使用连接组件分析 convert objects.png -define connected-components:verbose=true \ -define connected-components:area-threshold=100 \ -connected-components 8 -auto-level

是否可以将分析代码打包到图像中，并在图像加载到网页时激活该代码 该图像将通过文件上传表单字段插入到页面上，例如，如果我要向这个问题添加一个图像，而我没有直接访问权限向页面添加HTML或JS 目标是跟踪我无法访问任何代码、只能上传图像的页面上的页面视图 几乎有点像“特洛伊木马”，但没有任何恶意。跟踪像素需要特定的结构和特定的服务器 所以我无法想象特洛伊木马，但您可以作为事件跟踪图像加载 试着这样做： 单用途客户端 嗯，不是我需要的。我希望将它附加到真实的图像上，所以当我将它们嵌入论坛，其他用户查看

是否存在（命令行工具）来计算.NEF（也包括.CR2、.TIFF）的MD5哈希，而不考虑任何元数据，例如EXIF、IPTC、XMP等 一旦我们更新了映像文件中的任何元数据，MD5散列应该是相同的 我搜索了一会儿，最接近的解决方案是： exiftool test.nef -all= -o - -m | md5 但是“exiftool-all=”仍然在输出文件中保留一组EXIF标记。如果我更新了剩余的标记，MD5散列可以更改。我认为您的目的是验证实际图像数据没有被篡改。 剥离元数据的另一种方法是将

我正在研究jpeg压缩，它似乎是通过减少图像中的高频成分来工作的。由于噪声通常是高频的，这是否意味着jpeg压缩在某种程度上可以降低图像中的噪声？jpeg压缩可以通过平滑图像的高频分量来降低噪声，但它也会以压缩伪影的形式引入视觉噪声。这里是我的部分头像（高质量JPEG）和你的部分头像（PNG图形）的放大（3x）视图，左侧为下载，右侧为使用-quality 60的ImageMagick压缩。在我看来，当JPEG压缩时，它们看起来都“噪音更大” 严格地说，没有 JPEG确实去除了高频（见下文），但选

当我们使用加权平均从灰度图像中去除噪声时，为什么图像会变得模糊？我们所做的就是取相邻像素的平均值，然后用中间像素替换它。该像素应根据该值变暗或变亮，但不应变模糊。那么为什么会变得模糊呢？提前感谢……图像是相机捕捉到的光分布的离散表示。假设你的镜头对焦，光学分辨率足够，每个像素都携带着独特的信息。一旦你用像素的平均值替换了那个唯一的信息，你就失去了那个信息，或者说你把它散布到了它的周围。当然，像素本身只改变其值。但这是用所有像素完成的。这就是你失去高频和你的图像变得模糊的地方。 愚蠢的例子：拿3种

目前，我正在培训与deep CNN类似的小型徽标数据集。为了训练更大的网络，我需要更多的数据集，因此使用增广。我现在做的最好的事情就是使用仿射变换（特征归一化、特征中心、旋转、宽度-高度偏移、水平-垂直翻转）。但对于更大的网络，我需要更多的扩充。我试着在卡格尔的国家数据科学碗上搜索，但没有得到太多帮助。给出了一些方法的代码，但我不确定哪些方法有用。除了仿射变换之外，还有哪些（或更好的）图像数据增强技术可以应用于此类（或任何普通图像）数据集 可以在关于数据增强的第1节中找到一个很好的概述：即翻转，

我试着在修剪后确定停车位。这是我的密码。有人能帮我吗。提前谢谢 I=imread('carsnew.jpg'); a=63; b=115; for i=1:10 im=imcrop(I,[a,b,75,133]); grayImage=rgb2gray(im); binary=im2bw(grayImage); figure,imshow(binary); a=a+85; end 向我们展示您的尝试？我已为提供的图像裁剪了每个停车位，但我想为每个图形提供一个唯一的id，然后比较空停车位和已

当我对带水印的图像应用裁剪攻击时，它会给我一个损坏的提取水印。提取的水印在角点底部显示黑色，但不应为黑色 我怎样才能解决这个问题？如何应用作物攻击 为什么称之为攻击？我应该应用一个操作（中值滤波、锐化、JPEG压缩、旋转、裁剪等）来增强鲁棒性。为什么称之为攻击？我应该应用一个操作（中值滤波、锐化、JPEG压缩、旋转、裁剪等）来增强鲁棒性。 <I=double(imread('lena_gray_512.tif')); W1=double(imread('cameraman256.gif

我了解在深度学习中计算前进部分的方法。现在，我想了解后面的部分。让我们以X（2,2）为例。在X（2,2）位置处的后向力可按下图计算 我的问题是，公式中的dE/dY（例如dE/dY（1,1），dE/dY（1,2）…）在哪里？如何在第一次迭代时计算它？简短回答 这些术语在幻灯片底部的最终扩展中；它们有助于dE/dX（2,2）的求和。在第一次反向传播中，从末尾开始向后工作（因此得名）Y值是基本真理标签。计算它们就到此为止。：-） 长答案 我会用更抽象、自然的语言来表达。我希望另一种解释能帮助你看清大

我将如何从包含前视图、侧视图或后视图的图像中提取整个汽车，同时考虑阴影、图像中其他远处的汽车以及不同类型的汽车（掀背车、轿车等） 图像中的汽车将是前部、后部或两侧。这是固定的。 汽车型号可以不同，颜色和背景也不同 我研究过 -边缘检测算法（，）， 阅读有关特征提取的详细信息 我走的方向对吗 示例图像： 使用Canny边缘检测的以下结果- 如何在边缘检测后提取汽车？我想这篇论文也会对你有所帮助。如果你想提取汽车，你必须在一张图片中使用不同汽车、不同角度、多辆汽车的大量训练数据进行训练 以下

手头的任务是将一个可用的BGR（原始）图像分割成N个相等数量的图像。有人能给我一些关于在内存中存储BGR-raw图像的提示吗 例如： 如果我有1920*1080像素的BGR图像，我想把它分成8个相等的部分，那么是否有任何可用的框架可以帮助我。我正在尝试在Android上编写本机CPP代码，使用OpenCV会很昂贵，任何其他选择你的问题都不可能含糊不清，而且缺乏细节。什么处理软件？什么操作系统？你为什么要分手？你需要快速地修改它，或者它会关闭。仍然不太清楚，但是也许你可以使用 CIMG < /Co

用户从电脑中选择图像。然后应用程序使用FileReader作为DataUrl读取文件，然后将结果发送到存储中。现在我需要从DataUrl中制作一个图像来显示。我认为它应该以某种方式在react konva中传输和解析 inputImageChanged = (e: React.ChangeEvent<HTMLInputElement>) => { const file = e.currentTarget.files[0]; const reader = new File

“在提取线条之前，您需要检测线条上的潜在点。首先应用高斯滤波器，并将索贝尔滤波器用作导数运算符。对Hessian的行列式设置阈值，然后在3×3的邻域中应用非最大值抑制。忽略任何过滤器甚至部分超出图像边界的像素。” 我首先理解高斯图像以消除噪声，然后分别使用Sobel_x和Sobel_y进行两次处理，在Hessian中变成Ixx和Iyy，在图像中显示水平线和垂直线。但是我如何得到Ixxyy？但是我如何将这两个图像组合在一起，使Ixxyy成为Hessian矩阵的右下角？Hessian矩阵的两个非对角

我正在尝试使用非方形图像制作一个金字塔形的瓷砖（宽度：32768px，高度：18433px） 我使用的libvips如下： vips dzsave my_image.tif out_folder --layout google --suffix .png 出于同样的目的，我还使用了gdal2tiles： python gdal2tiles.py -p raster -z 0-7 -w none my_image.tif 因为我的图像不是正方形，所以在创建256x256平铺时需要一些填充。但是

我有两个文件夹，A和B，其中包含具有相应名称的图像文件 例如，每个文件都包含标签为01.png、02.png、03.png等的文件 如何合并相应的文件，使我有第三个文件夹C，其中包含所有合并的照片，以便两个原件并排放置 我使用的是Linux，如果这有什么变化的话。使用ImageMagick版本6，如果您的图像都是相同的尺寸，并且如果您的系统内存可以将所有输入图像读取到一个命令中，那么您可以使用这样的命令来完成 convert FolderA/*.jpg -set filename:f "%[f]

我目前是医学物理学硕士的学生，我非常需要能够将RTDOSE文件中的等剂量分布覆盖到.dcm文件集中的CT图像上 我自己用pydicom和dicom_numpy提取了图像和剂量像素阵列，但这两个阵列的大小不一样！因此，如果我将两者叠加在一起，根据Elekta Gamma Plan软件导出的结果，剂量将不在正确的位置 我使用过dicompyler和3DSlicer，它们显然能够做到这一点，即使阵列大小不同。但是，我认为我不能在使用这些软件时导出数值数据。我只能滚动浏览并将其作为图像查看。如何将RTD

我正在寻找一种简单的方法（最好是C/C++/Python，甚至是shell命令）将原始CFA数据从数组保存到DNG文件 类似于下面的例子 在android中，但对于Linux机器为什么特别需要DNG文件？您是否拥有所有必要的校准和分析数据？这是主要的答案。我试图根据DNG文档手动创建一个DNG示例图像。很难正确设置所有exif数据。我正在调整一个接收DNG文件的现有ISP，我有另一个创建DNG的摄像头，我正在考虑添加另一个发送原始CFA的摄像头传感器。我手头有相机参数/寄存器，当需要元数据时，这

校准的目的是校准图像的畸变 当使用镜头时，图像中这种失真的主要来源是什么，例如鱼眼镜头 Q1您认为我们将识别一些物体并使用鱼眼镜头以覆盖环境的广角视野，我们需要校准相机吗？也就是说，我们必须纠正图像失真，然后识别对象？校正后的图像是否仍然覆盖相同数量的对象？如果它不能覆盖所有扭曲图像的物体，那么使用广角镜头又有什么意义呢？使用相同的平面镜头而不必校准相机不是更好吗 Q2为了计算畸变参数，如内在参数和外在参数等，是否需要独立计算具有相同细节的所有摄像机的参数？也就是说，一台摄像机的失真参数可以与其

有人能用Python帮我解决以下问题吗 我有一个从虚拟摄像机得到的点云矩阵，它的尺寸是320x240x3，表示每个点（摄像机视图中的点）的x，y，z坐标 所有值的范围从负到正。如何将此点云矩阵转换为320x240x1深度贴图，该贴图存储每个像素的正深度值？提前感谢。如果您知道如何将深度图像转换为点地图（这是您的点云矩阵），我想您会知道另一种方法 给定关联的，使用，我们可以使用以下python代码恢复点贴图： 将numpy导入为np 从imageio导入imread、imwrite #在中读取深度

我想用Pytork训练手势识别器。 我尝试使用resnet34和某种数据扩充。我在测试集上得到了很高的准确度，但在现实世界中试图识别自己的手势时，准确度很低。当背景为白色时效果很好，当其他东西（我的脸、椅子、床等）出现在背景中时会变得疯狂。也许这是因为测试图像有一个纯背景，所以如何改进分类器？ 此外，我还想在分类符中添加一个“非手势”类别。我该怎么做？ 这是我的数据增强转换： transform = torchvision.transforms.Compose([ torch

我试图构造一个过滤器，在向量（1,1）的方向上检测图像的给定矩阵中的对角边。有人能告诉我怎么做吗。你可以使用索贝尔过滤器的对角线变体，形式如下： [[2 1 0], [1 0 -1], [0 -1 -2]]

我试图计算图像中两条边之间的距离（以像素为单位）。我已经使用cv2.warpPerspective方法对图像透视进行了校正，并将结果图像转换为灰度，然后使用高斯模糊进行过滤。我尝试了各种阈值方法，发现cv2。自适应阈值高斯效果最好。其他方法太过嘈杂或错过对象左侧的第二条边缘，如自适应高斯阈值结果所示 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Load the image imgRoadvR10 = cv2.i

我想为图像实现一个异常检测算法，并使用K-均值聚类，其中聚类数未知。我尝试使用肘部方法，但对我来说分析非常困难，我也使用了meanshift算法，但它返回1表示聚类数。那么我应该使用什么样的算法呢？或者对5000张图像使用均值漂移算法是个好主意 代码如下： import random, cv2, os, sys, shutil from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA import numpy

我是图像处理和模式识别方面的新手。我正在尝试实现SIFT算法，在这里我可以创建狗金字塔，并确定每个倍频程中的局部最大值或最小值。我不明白的是如何在每个倍频程中使用这些本地最大/最小值。如何结合这些要点 我的问题听起来可能很琐碎。我读过劳的论文，但不能真正理解他在建造狗金字塔后做了什么。 感谢您的帮助 谢谢基本上，他在构建狗金字塔后所做的就是检测这些图像中的局部极值。之后，他丢弃了一些检测到的局部极值，因为它们可能不稳定。识别这些不稳定关键点/特征的过程分为两个步骤： 拒绝对比度低的点 拒绝沿边缘

我有一个电影文件，我对记录点的运动感兴趣；要指定的圆形特征的中心。我试图在Matlab中使用边缘检测和角点检测技术来实现这一点 要执行此操作，如何在视频中指定感兴趣的区域？子地块是个好主意吗？如果已经提取了帧，可以使用imroi和roifilt2 从帮助中查看以下部分： 在dsp.stackexchange.com上可能更好？

我正在研究通过手掌纹理和几何来识别掌纹。我想在预处理步骤中对手部图像进行二值化，以提取手掌宽度和手指宽度等几何特征。 我用高斯滤波器去噪，用大津法去阈值化，但我无法得到最佳图像！我想知道是否有人帮助我 我的数据库从“IIT德里无触摸掌纹”下载 我尝试了以下代码，并在dropbox图像上获得了一些有希望的结果。您可以尝试一下，并分享您的结果，以便进一步研究 clc clear all close all impath = 'E:\GoogleDrive\Mathworks\irisDEt\Han