object-detection

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我想從下面的二進制圖像中擬合線條。我的主要目標是檢測樓梯模型。有沒有辦法在OpenCV中做到這一點？感謝您的幫助。

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我想知道爲什麼我的HOG描述符不能勝過人體的正確輪廓。我使用的參數，如 CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8), cellSize(8,8), nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormTyp

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在javascript和webgl上在網絡攝像頭流中實時運動對象檢測/識別

我剛剛開始了一個學校任務，他們希望我在webgl應用程序中檢測並識別攝像頭流中的對象。它將被添加到一個已經存在的JavaScript插件。由於對象會改變應用程序中的內容，因此實時完成這一點非常重要。例如，如果用戶穿着一件帶有特定圖標的黃色襯衫，它將更改應用程序的佈局。我已經研究了幾天，現在發現了一些intresting文章。這似乎是一個intresting方法： http://researc

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OpenCV 3.0活動輪廓（蛇）算法

當前情況：我想檢測圖像內的矩形（或方塊），其中這些矩形的輪廓不是一致的。像棋盤一樣，外輪廓有整體。可能的解決方案：我想實現一個活動輪廓算法，它應該可以幫助我檢測物體的外部輪廓。我知道物體外的某些點，只要物體適合它就可以用來收縮和合適點。搜索：我發現一個較舊的openCV版本的cvSnakeImage函數，它不被維護，不應該再使用。我找到了一個活躍的輪廓C++實現，它還使用了一個較老的openC

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對TensorFlow Cifar10改變的精確度較低例如

我想修改TensorFlow中Cifar10提供的網絡結構。通常，我在第一個卷積圖層（conv1）之後添加了另一個卷積圖層（conv12）。無論我如何設置過濾器（我嘗試了所有1x1,3x3,5x5），並且無論是否使用重量衰減，新層都會將精度降至10％以下。這相當於Cifar10中的隨機猜測，因爲有10個類。代碼結構如下，除了將輸入圖像的大小設置爲48x48（而不是24x24）之外，我不修改cif

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3D物體檢測

我需要能夠識別3D物體。對象 - 爲了簡單起見，認爲物體是筆，硬幣和杯子。環境 - 物體放置在裝配線上。相機總是以固定的距離放置在它們上方（因此角度應該相同）。光也應該差不多一樣。目標 - 相機花了幾秒鐘掃描物體X，並且必須能夠說出它是筆，硬幣還是杯子。理想情況下，該設備將是Android平板電腦，但這個問題更多的是理論上，什麼是最好的方法。雖然這些物體是來自現實世界的3D物體，但它們在掃

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種植和提取ROI的來自OpenCV的

兩個不同的圖像，我有兩個圖像和其他圖像是：兩個圖像相同對象的邊角都被突出顯示爲綠色點（圖像形狀可以不同）。現在我想使用opencv提取用綠點標記的部分作爲矩形。任何想法

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如何生成四重密度小波係數？

我指的是this paper，第二頁右欄第二個段落，其中指出如何產生四倍密度的小波係數：，如果我們不下來示例中，我們產生小波雙小波係數密度，其中n級的小波以1/2 * 2^n爲中心。爲了生成四倍密度字典，我們通過不降採樣來計算具有雙倍密度的縮放係數。下一步是計算兩組縮放係數的雙密度小波係數 - 即使分別爲和奇數。我很困惑如何獲得two sets of scaling coefficien

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檢測圖像

中的對象的位置（S）我有一個看起來像這樣的輸入圖像：注意到有6盒與黑色邊框。我需要檢測每個盒子的位置（左上角）。通常我會使用類似template matching的東西，但每個盒子的內容（黑色邊框內的彩色區域）是不同的。是否有可配置爲忽略每個盒子內部區域的模板匹配版本？該算法是否更適合這種情況？另外請注意，我必須處理幾種不同的分辨率......因此，這些盒子的實際尺寸會因圖像而異。也就是說，

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檢測道路交通擁堵車輛的最佳背景扣除算法是什麼？

我的問題是檢測車輛。相機在交通燈架上有一定程度向下。問題在於亮度，因爲太陽改變了它的位置。那麼什麼背景減法算法對這種情況是魯棒的？我只知道幀差異，意思是過濾器和MoG。