opencv

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    我使用VideoFileClip加载视频,并想知道是否使用RGB或BGR调色板加载视频? clip = VideoFileClip(myVideo.mp4') 我问,因为我要转换图像灰度,不知道我是否应该使用 return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 或 return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

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    我正在创建我自己的可分离sobel滤波器实现的实现。我的函数的输入是kernelSize,梯度Y的水平滤波器为pixelsY1,梯度Y的垂直滤波器为像素Y2,梯度X的水平滤波器为像素X1,梯度X的垂直滤波器为像素X2。 X1的输入是[1,0,-1](水平) X2的输入是[1,2,1](垂直) Y1的输入是[1 ,2,1](水平) Y2的输入是[1,0 -1](垂直) void gradientFi

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    我想平均每30帧的视频创建一个模糊的timelapse。我有视频阅读和视频编写工作,但有些不对,因为我只看到蓝色通道! (或正在写入蓝色的一个通道)。 任何想法?或者更好的方法来做到这一点?我是OpenCV的新手。代码在Kotlin中,但我认为如果这是Java或Python或其他任何东西,它应该是同样的问题。 val videoCapture = VideoCapture(parsedArgs.i

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    与C++签名等效的Python是什么:cv::dnn::Layer::forward?

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    我正在寻找一种很好的方法来检测图像是否有类似形状的重复模式,或者只是没有可辨别模式的噪声。 此方法将返回true,最好确定有〜35种重复形状的图像(我不希望它一定要查明冒出:这是最好看的一对夫妇的图像显示出在右下角的形状。 返回TRUE 此处所述的方法将返回FALSE。虽然有罗在这个图像中具有不同形状的图像,视觉上清楚地看到没有相似形状的重复图案。 返回false 的几个注意事项: 的图像是从衬衫

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    要将灰度色彩空间分成两个分区,我只需将nbins除255即可。要确定一个灰度色块,我只需检查色彩所在的色块范围。因此,将灰度色彩空间划分为我可以获得的小块色彩空间并不重要。我知道,例如,从0到25的颜色有一些相似之处 - 它们非常黑/黑。 但是将十六进制色彩空间分成多个分区呢?我只是做同样的事情吗?将16(billon?)分成nbins?这些垃圾箱有一些相似之处 - 比如灰度0到25如何在阴影中相

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    我想计算图像的直方图。 我必须使用面具。我的面具应该看起来像黑白图像? 黑色忽略空间,白色来计算? 创建蒙版。我将白色像素(R> 220 & G> 220 & B> 220)替换为黑色,其他替换为白色。 我在做对吧?

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    我正尝试在OpenCV中使用MobileNet SSD +深度神经网络(dnn)模块进行对象检测。我成功加载并使用了模型。作为net.forward的输出,我获得了包含关于检测到的对象的信息的Mat对象。不幸的是,我在与“易于工作的一部分”斗争,阅读究竟是什么被发现。 这是我知道的输出垫目标信息: 它有4种尺寸。 的大小是1×1×number_of_objects_detected X 7. 七条

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    这里: import cv2 import numpy as np im = cv2.imread('eye.png') im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) circles = cv2.HoughCircles(im_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 100, 30, 120, 180) cir

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    在许多教程e.g. this one中,显示了如何用逗号分隔列表初始化一个opencv Mat。但是,当我尝试用多维Mat来做这件事时,我感到很奇怪。 #include "opencv2/core/core.hpp" #include <iostream> int main() { cv::Mat vect = (cv::Mat_<double>(2, 2, CV_8UC3) <<