image-processing

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    私は画像内のオブジェクトを分類しています。 私はMarvin Image Processing Frameworkを使用している、と私は成功したオブジェクトをセグメント化するんだけど、私はこれは私の画像分割の出力である、と私は描きたい 画像上にテキストを挿入したいです条件によってオブジェクトの上のテキスト。 たとえば、各矩形の平均対角線を計算する関数を作成し、矩形の対角線が平均より大きい場合は「ボ

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    私は背景とのコントラストが非常に低い画像を持っています。 2つの矢印の間の最初の線は、コントラストの低い線です。 2行目はOKです。下の画像をご覧ください。 以下に示すように原画像です。 Iは、グレースケールのコントラストを高めるために以下の方法を使用します。 まず、画像をグレー色に変更し、次の方法を使用します。 cv::Mat temp; for (int i = 0; i < 1; i++)

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    私は視覚障害のある友人を助けるプロジェクトに取り組んでいます。パイソンスクリプトはまず1秒ごとにスクリーンショットを撮り、画像にあるものはテキストに変換され、 curserの座標に最も近い文字が出力になります。 ユーザーはスクリーン上の任意の場所にカーソルを移動することができ、カーソルの最も近いアルファベットがプログラムの出力になります。 出力の形式について心配する必要はありませんが、フォームのオ

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    私はCTスキャン(1と0値のみ)のセグメンテーション画像を持っています。 skimage.measureの関数 "label"を使って、接続されたコンポーネントのndarrayを取得します。今、私は "ラベル"出力(ndarray)から最大の接続コンポーネントだけを取得する必要があります。 どうすればいいですか? 私のコードは次のようになります。 from skimage.measure impo

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    私はuint16サイズ512 * 512の画像を持っています。問題は、値40000の均一な強度の中間オブジェクトがある以外は、画像がすべて黒であることです。このオブジェクトにはブラックホールがあり、このホールのインデックスを抽出する必要があります。 したがって、行列はすべてゼロの形であり、行列の一部の領域では値40000で満たされた部分行列があり、この部分行列にはもう1つの部分行列があります。この

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    openCV pythonを使用して、画像AおよびBのSIFT記述子をPython 2.7で計算しました。 イメージAには16X128(= 2048)の記述子があり、イメージBには10X128(= 1280)があります。 類似性スコアの生成方法がわからないため、私は立ち往生しました。 私を助けることができれば感謝します。 スコアまたは類似用語は、一致する記述子のペア間の測定値(ユークリッド距離など

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    私はドキュメントスキャナを開発しています。私は検出、キャプチャ、すべてを保存するようなものでこれを行いました。私はカメラのビュー画面に問題があります。それは風景モードでうまく動作していますが、私はそれを縦向きにしたい。 また、すべての画像処理操作を完璧に行っています。しかし、ポートレートモードでしばらくしてからアプリを再起動します。誰かがなぜ私の再起動のアプリを助けることができますか? 活動 pu

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    setPreviewCallbackWithBufferを使用し、onPreviewFrame()コールバックでビデオフレームピクセルデータを取得しました。バイトデータは、YUV NV21の形式であり、90度回転されています。私はプレビュー枠をYUVからRGBに変換する方法を知っていました。しかし、私は後で多くの画像処理タスクがあったので、私が必要としなかった時間(約20ms)がかかりました。カメ

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    私は、1つのイメージをサムネイルとして複数回レンダリングする必要がある状況にあります。私はpngとsvgファイルの両方の画像を持っていますが、サイズは3kb未満です。 画像をpngまたはsvgファイルとしてレンダリングする方が速いかどうかを知りたいと思います。次の仮定を気にしてください: 私はPNGファイルを使用する場合、ネットワークの待ち時間 を避けるために、サーバからレンダリングインラインパス

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    元の値を保存するMATLABで画像をリサイズIは、確率分布を表すグレースケール画像を有しています。つまり、その値の合計が1になります。私は元の確率値を変更することなく、画像を縮小することを望みます。 previous post で示唆したように、私は(以下のコードを参照)、最近傍補間を使用してimresizeを適用しようとしたが、値が変化します。実際には、それらはゼロになります。それを達成する別の