我想使用在OpenCV上实现的GrabCut算法。如documentation所示这是函数签名:voidgrabCut(InputArrayimg,InputOutputArraymask,Rectrect,InputOutputArraybgdModel,//*InputOutputArrayfgdModel,//*intiterCount,intmode=GC_EVAL)mode参数，指示如何初始化算法，使用rect(矩形边界框)或使用mask(一个矩阵，其值对应于前景/背景区域的用户绘画。我已经有了FG和BG的颜色模型，所以理想情况下我不需要提供mask或矩形，而是使用这些模
我需要使用connectedcomponentlabelingC++应用程序中图像上的算法。我可以自己实现，但我试图使用Boost的union-find/disjointsets自union-find中提到以来的实现维基文章。我不知道如何创建disjoint_sets对象，以便它可以处理我拥有的图像数据(无符号短裤)。我错过了什么？Boost文档中的示例对我来说没有任何意义。当我有图像时，我是否需要那些示例中所有额外的Graphmumbo-jumbo？或者，是否已经有OpenCV连接组件标记实现。目前我们正在使用OpenCV1.1pre1和Boost1.37。
我在屏幕上显示了一张图像，该图像通过cvInitUndistortMap和cvRemap(已完成相机校准)未失真，用户单击图像中的一个特征。所以我有特征的(u,v)像素坐标，还有本征矩阵和畸变矩阵。我正在寻找的是相机/真实世界坐标中的3D线方程，用户点击的要素必须位于该坐标上。我已经知道相机的图像平面与特征之间的垂直距离，因此我可以将其与上述方程结合，得到特征在空间中的(X,Y,Z)坐标。听起来很简单(逆固有矩阵之类的？)但我无法在任何地方找到分步说明。首选C++或C#代码。 最佳答案 这是一个有点老的问题，但对某些人来说仍然有用。
我正在开展一个项目，我将使用单应性作为分类器中的特征。我的问题是自动计算单应性，我使用SIFT描述符来找到两个图像之间的点来计算单应性，但是SIFT给我的结果很差，因此我不能在我的工作中使用它们。我正在使用OpenCV2.4.3。起初我使用的是SURF，但我得到了类似的结果，所以我决定使用速度较慢但更精确的SIFT。我的第一个猜测是我的数据集中的图像分辨率太低，但我在最先进的数据集(Pointing04)上运行我的算法，我得到了几乎相同的结果，所以问题在于我所做的而不是在我的数据集中。在每个图像中找到的SIFT关键点之间的匹配是使用FlannBased匹配器完成的，我尝试了BruteF
我正在使用OpenCV和C++。我想检查一个图像是否是另一个图像的一部分，并且已经找到了一个名为matchTemplate的函数，该函数正在运行。但是如果模板图像有点不同怎么办？是否有像matchTemplate这样的函数或方法来检查模板是否是源图像的一部分，但具有诸如position、angle之类的公差参数、尺寸甚至变形？还是我需要一种与模板匹配完全不同的方法？到目前为止，这是我的代码，它在源图像中找到模板图像，但没有(或几乎没有)容差。#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnam
问题的公认答案C++Libraryforimagerecognition:imagescontainingwordstostring建议您:将您的输入图像放大/缩小到300DPI。我该怎么做...我的印象是DPI用于显示器，而不是图像格式。 最佳答案 我认为这里更准确的术语是resampling。您需要足够高的像素分辨率来支持准确的OCR。字体大小(例如points)通常以长度为单位，而不是像素。由于72点=1英寸，对于300dpi(“每英寸像素”)的分辨率，我们需要每点300/72像素。这意味着典型的12号字体的高度(或更准确地说
我目前正在查看openCV的文档，试图找到stdfilt的matlab等价物谁能指出我正确的方向？谢谢。 最佳答案 查看stdfilt.m文件中的源代码，我们可以看到它是使用卷积实现的。我将代码移植到Python，用C\C++重写应该很简单:importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('fruits.jpg',True)img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)img=img/255.0#c=imfilter(I,h,'symmetric');h=np.ones
继TimeSformer模型之后，咱们再介绍两篇来自FacebookAI的论文，即MultiscaleVisionTransformers以及改进版MViTv2:ImprovedMultiscaleVisionTransformersforClassificationandDetection。本文由深圳季连科技有限公司AIgraphX自动驾驶大模型团队编辑。如有错误，欢迎在评论区指正。由于本司大模型组最近组织阅读的论文较多，为理清相互之间的脉络，画草图如下MViT，MultiscaleVisionTransformersMViT就是Transformer和多尺度分层建模相融合的产物。Abstr
我正在尝试从BOW算法中保存词汇。下面是我的代码。FileStoragefs;fs.open("Vocabulary.xml",FileStorage::WRITE);Matvocabulary=bow.cluster();fs>vocabulary;dextract.setVocabulary(vocabulary);cv::Mattraining_mat(num_img,dictionarySize,CV_32FC1);cv::Matlabels(num_img,1,CV_32FC1);CvSVMsvm;svm.load("trainsvm.xml");这是我的错误:OpenCVE
我必须使用OpenCV获取有关灰度图像上许多像素的标量值的信息。它将遍历数十万个像素，因此我需要最快的方法。我在网上找到的所有其他来源都非常神秘且难以理解。是否有一行简单的代码应该只传递一个表示图像第一个channel(亮度)的标量值的简单整数值？ 最佳答案 for(introw=0;row您需要获取每一行的数据指针，因为opencv会将数据填充到每行开头的32位边界 关于c++-提取单个像素数据的最快方法？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
