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我目前正在做一个项目，我需要使用一些HOG功能（面向梯度的直方图）。我用下面的行： [features, visualization] = extractHOGFeatures(img); 它看起来像features是梯度强度的矢量，而visualization是包含的信息一点点一个结构。但是我想知道的是我在哪里获得实际的角度值？比如，我怎样才能找出这个图像中梯度的百分比在0到40度之间？

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在Matlab中识别的图像周围画一个圆圈

我有一张参考图片，我想围绕参考图片中存在的图片绘制一个圆圈。现在，它在参考图片中存在的图片上绘制一个矩形，但我不知道如何使其成为圆形。 boxImage = imread('RefImg.jpg'); sceneImage = imread('full_image.jpg'); boxPoints = detectSURFFeatures(rgb2gray(boxImage)); scen

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了解Matlab上的外部stereoParameters（旋转）stereoCameraCalibrator

考虑下游立体相机系统calibration parameters使用matlab stereoCameraCalibrator应用程序。 R1 = stereoParams.CameraParameters1.RotationMatrices(:,:,N); R2 = stereoParams.CameraParameters2.RotationMatrices(:,:,N); R12 = s

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在Matlab中更改检查板大小立体校准应用程序

Matlab Stereo Calibration App仅在添加第一个图像时才会询问一次方形尺寸。有没有办法，我可以：更改棋盘见方大小？将不同的值设置为X和Y大小（矩形而不是正方形）？我希望Matlab Computer Vision System Toolbox是不是有限的，因为Bouguetj's Matlab的摄像机标定工具箱允许值设置为X，Y，甚至不同的矩形大小的棋盘矩形。

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填写未完全关闭的二进制图像的区域

在MatLab中，我有一个二进制图像，我正在填充一个洞。问题在于该地区大部分（但不是全部）关闭。是否有任何现有的视觉处理功能可以做到这一点？我是否必须编写自己的算法？原件/所需另一个单独的问题是，我无法检测在二进制图像薄尾状结构。我需要删除这些类型的结构，而无需移除它所连接的较大的物体。是否有任何现有的视觉处理功能可以做到这一点？我是否必须编写自己的算法？原件/所需

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rectifyStereoImages抛出“没有足够的输入参数错误”

我不是想整顿对立体图像，但我从功能上得到一个奇怪的错误 Error using rectifyStereoImages (line 106) Not enough input arguments. Error in RealTimeProcessing>captureButton_Callback (line 134) [I1Rect, I2Rect] = rectifyStereoIma

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在MATLAB中纠正错误

在Matlab中的纠正功能似乎是错误的响应。任何人都可以让我知道，如果我得到正确的输出？左图像右图像浮雕未校正图像的校正后图像这里的浮雕是我的代码： leftImageSnapshot = getsnapshot(handles.vidL); imshow(leftImageSnapshot); rightImageSnapshot = getsnapshot(handles.vi

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如何从深度图像和从Matlab获取的彩色图像生成三维点云

我有两个设置数据从kinect获取 1-深度图像的大小为480 * 640（uint16）从一个场景 2 - 具有相同颜色的图像大小（480 * 640 * 3 single）问题是如何将这些数据合并在一起生成一个带有PLY格式的彩色3D点云。我需要说，不幸的是我不能再访问kinect，我应该只使用这些数据。

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估计可以被眼睛看到的半球表面面积的大小？

我们假设在3D空间中有一个半球和三个三角形。半球底部的中心点用C表示。半球底部的半径用R表示。半球底部的法向矢量用n表示。第一个三角形由三个点V1，V2和V3给出。第二个三角形由三点V4，V5和V6给出。第三个三角形由三点V7，V8和V9给出。点V1，V2，...，V9的位置是任意的。现在，我们进一步假定眼睛位于E点。请注意，三角形可能会阻挡从眼睛到半球表面的视线;因此半球表面的某些区域可能不会

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用MATLAB找出圆形物体的边缘缺陷的位置

我在圆形物体的边缘发现缺陷时遇到了问题。这很难描述，所以我有一张可能有所帮助的照片。我试图找到红色标记的区域，比如什么如下所示：我已经尝试过使用模板匹配vision.TemplateMatcher()，但这只是很适合我做的模板图片。我试图将它与vision.CascadeObjectDetector()相匹配，我用150张图像训练它。我发现只有< 5％的正确结果。我也尝试过与detectSU