template-matching

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openCV javaでテンプレートマッチングを使用して、サブイメージがより大きなイメージに存在するかどうかを確認しています。正確な部分画像が大きな画像で利用できる場合にのみ、一致の座標を取得したい。私はこのコードを使用していますが、多くの偽陽性が出ています。サブ画像と大きな画像が添付されています。サブイメージは、より大きな画像に存在していないが、私はここ（873715）larger images

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OpenCV ORBマッチャーとの正確な位置

私は、ORB検出器を2番目のステップとして使用するPythonのOpenCVで視覚的なマーク検出のための簡単なアルゴリズムを構築しました。私は、コードがこのプロジェクトから借用され、BFmatcherでORBを使用：コード内https://rdmilligan.wordpress.com/2015/03/01/road-sign-detection-using-opencv-orb/ 検出部は、次

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Ruby OpenCvテンプレートの一致しきい値

すべての一致を見つけるために画像にテンプレートマッチングを試みています。これを行うには、プロセスを停止する方法を持つために、0と1の間のしきい値を使用します。 require 'opencv' include OpenCV template_filename = (ARGV.size == 2) ? ARGV[0] : File.expand_path(File.dirname(__FILE

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OpenCvビデオで一致するテンプレート[Java]

私は、画像とビデオのマッチングのためにJavaで新しいアプリケーションを作成しようとしています。画像のテンプレートのマッチングはうまく動作しますが、ビデオ用にしようとすると、メッセージ： OpenCV Error: Assertion failed ((depth == CV_8U || depth == CV_32F) && type == _templ.type() && _img.dims(

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このプロジェクトでは、AndroidスタジオにBoofcvをインポートするためのシステムビルド警告を使用していません

最後に、BoofCVをAndroidスタジオにインストールしました（このウェブサイトのTx to Q & A）（テンプレートマッチングとウェブカメラのキャプチャを含む）：が、メッセージのイベントログでのGradleへの「移行プロジェクト、[言いますか]？このプロジェクトは、Gradleビルドシステムを使用していません。 Gradleビルドシステムを使用するように移行することをお勧めします。だか

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Tensorflow Object Detection APIをフラットイメージレコグナイザとして使用する最も速い方法は何ですか？

私はコンピュータビジョンに新しいですが、私は次のことを行いアンドロイド/ iOSアプリをコーディングしようとしています：ライブカメラのプレビューを入手し、その中で1枚のフラットの画像（ロゴや絵）を検出してみてください。リアルタイムで。見つかった場合は、ロゴの周囲に四角形を描きます。一致がない場合は、四角形を描画しないでください。私は、Tensorflow Object Detection AP

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歪みとのテンプレートマッチング

紙に印刷されたパターン/イメージがあり、壁に複数のコピー（ImageA）が貼り付けられており、これらのすべてのペーパーで壁のイメージ（B）が大きくなっています。私はこれらのパターンの場所を探したい。壁のパターンがはっきりと歪んでいるため、テンプレートマッチング（MATLABまたはPython）を正しく使用することができません。これを行う他の方法はありますか？入力：スモールパターン画像（A）、大画

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Matlabの画像内で一致するオブジェクトの数をカウントするには

トランプの画像のセットでスーツ（ダイヤモンド、クラブなど）の数をカウントする必要があるタスクがあります。私はMatlabのimcropを使って、たとえばオリジナルの画像からテンプレート用のサブ画像を作成しました。オリジナル画像もターゲット画像もグレースケールで変換しました。私は、ターゲットイメージ内のサブイメージの一致を見つけようとしており、ターゲットイメージ内の対応するダイヤモンドを数えます。

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質問画像のテンプレートと一致する画像内の異なる色のオブジェクトを認識する方法は？

import numpy as np import cv2 import os dir = 'C:\\Project\\Interview Packet' os.chdir(dir) image = cv2.imread('us_flag_color.png') template = cv2.imread('mask.png') imageGray = cv2.cvtColor

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opencvを使用してキーポイントマッチングアルゴリズムで入力画像内のピクセル座標を検索しますか？

私は入力画像で特定の画像を見つけたいと思っています......まず、opencvを使ったテンプレートマッチングを使用しましたが、適切な結果が得られませんでした。だから私はSIFTとopencvを使ってキーポイントマッチングに切り替えました。しかし、私は入力画像のピクセル位置を見つけることができません。誰か助けてください私はどこにでも見ていますが、私の問題を解決することができません