我一直在阅读关于如何计算图像的亲和矩阵的公式，我有点困惑。理想情况下，我希望使用颜色强度作为距离度量 我发现这个参考： 这似乎很好地解释了整个过程。我的问题是关于亲和矩阵 当构建亲和矩阵（我称之为A）时，他们提到亲和矩阵的大小应为Kxn图像的KxK大小。其他参考实现表示MxN映像的关联矩阵应为（M*N）x（M*N）： 哪一种是传统的方法 在计算亲和矩阵时，我想知道每个条目A（I，j）是否是邻域计算（如3x3邻域的亲和性或整个图像中的像素） 或者将图像线性化为一维数组 构造一个（m*n）x（m*

我是opencv新手，我已经加载了两个棋盘(http://kvisit.com/amaAY)图像从不同角度一个接一个地拍摄，我计算了3d pts中每个图像的四个角，我想用这四个角点校准每个图像。你们能帮帮我吗？ 请询问问题是否需要更多信息。 提前谢谢 好的校准来自使用棋盘校准： 我只是浏览了一下代码，但它捕获了图像，而我在链接中只提供了两张图像。你能帮我解决一下如何使用我的图像和8点来校准相机吗？我们使用OpenCV加载图像并替换IplImage*image=cvQueryFrame（捕获）；与

我已经使用emgucv C中的SURF对同一场景的两幅图像进行了比较，这两幅图像是由一台具有不同视角的相机拍摄的（左视角和右视角）。它为我提供了一个用于二维变换的3x3单应矩阵。但现在我想使用DirectX在3D环境中制作这两个图像。要做到这一点，我需要计算3D格式中第二个图像从右到左的相对位置和方向。如何计算第二幅图像的旋转和平移矩阵 我还需要第二张图像的z值 我读了一篇叫做“同源分解”的文章。是这样吗 有人熟悉单应分解吗？有什么算法可以实现吗 提前感谢您的帮助。单应仅适用于平面场景，即：所有

我想创建一个网站，用户可以看到一些计算机视觉算法或应用程序如何工作。例如，用户上传或提供其图像的链接并单击“RGB分解”，结果是3张图片：原始图像的红色、绿色和蓝色通道。 请建议如何创建它？我是说我应该使用什么技术。Web托管或云计算服务等？OpenCV与Python相结合是一个不错的选择。谷歌搜索PyImageSearch，你会发现Adrian Rosebrock的一些有价值的资源。谢谢你删掉这篇文章。我甚至不知道在哪里搜索。不幸的是，这个问题太宽泛了。我不得不说，你找不到很多地方可以问这个问

现在，框中的dtype=torch.float64是否可能只是看起来像 targets-> [{'boxes': tensor([[ 23.7296, 28.9209, 122.0997, 213.2374]], device='cuda:0', dtype=torch.float64), 'labels': tensor([1], device='cuda:0'), 'area': tensor([18131.2344], device='cuda:0'), 'iscro

我最近读了一些关于神经网络的杂志和PDF。我把注意力集中在一篇关于“利用神经网络进行手写识别”的文章上。此外，我正在研究反向传播。我的问题是为什么作者建议读者使用Sobel算子作为预处理技术，而不是简单地将笔迹处理到神经网络 笔迹是由笔划组成的，通常笔划是用纯色填充的：根据这些假设，笔划的边缘可以很好地描述笔划，而笔划的颜色或背景色在描述笔划时没有那么大的用处。边缘基本上由布尔值描述：像素作为边缘的一部分时为白色，否则为黑色 Sobel滤波器输出图像的灰度与边缘的强度成正比，因此它可用于描述边缘

我正在使用谷歌的TensorFlow开发一个深度学习模型。该模型应用于分割和标记场景 我使用的是SiftFlow数据集，它有33个语义 具有256x256像素的类和图像 因此，在最后一层，使用卷积和反卷积，我得到了以下张量（数组）[256，256，33] 接下来我想 应用Softmax并将结果与大小的语义标签进行比较 [256，256] 问题： 我是否应该对最后一层应用平均值或argmax，使其形状变成[256256,1]，然后循环通过每个像素并分类，就像我对256x256实例进行分类一样？如果

我正在编写一个使用块匹配的视差匹配算法，但我不确定如何在次图像中找到相应的像素值 给定一个一定大小的正方形窗口，有什么技术可以找到相应的像素？我是否需要使用特征匹配算法，或者是否有更简单的方法，例如求和像素值并确定它们是否在某个阈值内，或者可能将像素值转换为二进制字符串，其中的值大于或小于中心像素？我假设您讨论的是立体视差，在这种情况下，您可能希望使用一个简单的方法（在继续之前阅读该wiki文章）。在阅读更多内容之前，您还应该先阅读本教程 旁注：SAD不是唯一的方法，但它确实很常见，应该可以解决

上个月，我一直在研究如何从实时视频中创建三维重建。在我看来，唯一的选择是使用第三方服务，如Agisoft或Autodesk Capture。然而，在Arkit2.0发布后，我看到了这一点。在这条推文中，Tim Field声称他使用ARKit摄影测量来创建3D模型。据我所知，这是不可能的。我只使用ARKit扫描3D对象并创建点云。事实上，这正是 仅包含ARKit识别真实世界对象所需的空间特征信息，而不是该对象的可显示三维重建 如果Tim Field所说的是真的，我如何使用ARKit使用摄影测量创建

我们知道像faster rcnn和mask rcnn这样的对象检测框架有一个roi池层或roi对齐层。但为什么ssd和yolo框架没有这样的层呢 首先，我们应该了解roi池的目的是什么：在功能图上从建议区域获得固定大小的功能表示。因为建议的区域可能有不同的大小，如果我们直接使用来自区域的特征，它们的形状不同，因此无法提供给完全连接的层进行预测。（我们已经知道，完全连接的层需要固定的形状输入）。对于进一步阅读，这是一个很好的答案 因此我们了解到，roi池基本上需要两个输入，建议区域和特征图。如下文

是否有任何图像注释工具可以导入边界框坐标（PASCAL/VOC/YOLO格式）并更正或编辑错误的注释？ 错误的注释要么是错误的标签，要么是坐标从实际对象偏移 我有一个巨大的视频和图像数据库，用于过去由不同的人准备的计算机视觉应用程序。还有很多错误的注释需要在我使用它们之前纠正 此外，我还尝试了一些注释工具，如microsoft vott和labelme。您看到了吗？我总是喜欢这个工具，因为四个坐标被保存为一个文本文件，与相应的图像同名。稍后，您可以使用glob library或pandas li

我一直在关注卡通阴影的后期处理，直到第39分钟，我都在做他做的同样的事情。我最终得到了这种蓝图结构，但对于垂直和水平方向，法线和深度都是重复的（以及用于组合法线和深度部分输出的最大节点）： 在本教程中，在将基于法线的线和基于深度的线组合在一起之后，他们似乎在后期处理中看到了所有的边，但在默认的第三人称场景中进行了尝试，我得到了一个奇怪的行为： 法线沿着楼梯的左侧以非常突然的方式切换。那么为什么我的蓝图代码没有将它们可视化呢

我在使用谷歌眼镜和谷歌的“图像搜索”时出于好奇提出了这个问题 如果你尝试给谷歌一张图片进行搜索，它会显示一些结果。相同的图像效果最好（当然），但拍摄不同物体的照片可能很困难 我想Google Goggle已经通过使用文本识别和图像匹配识别解决了一些问题。如果文本识别找到了文本，例如“索尼”，那么事情可能会变得更简单。如果一个品牌的形象被检测到，那么事情也应该简单一些。其他著名品牌和著名地标也一样，比如埃菲尔铁塔。拥有文字和品牌形象有助于轻松识别事物 但是，如果我们要寻找一些更模糊的东西（这里需要

我研究了一些关于积分图像以及如何使用积分图像的论文。它很容易计算像素强度之和，或形状内的平均强度，也很容易使用Haar滤波器进行卷积。但当使用高斯盒滤波器时，它会不会比原始灰度图像的速度更快？例如，如何将此框应用于积分图像 0 1 0 1 3 1 0 1 0 对于每个像素，框滤波器的输出是包围在以所述像素为中心的框中的图像部分的平均值。所以，基本上，要应用框过滤，只需使用矩形内的平均强度 高斯模糊不能以这种方式应用，因为它对框中的像素应用了一些非均匀权重 关于演出： 朴素卷积具有一定的O（n

在他的论文（尺度不变关键点的区别图像特征）中，Lowe描述了一种消除“低对比度关键点”的方法。这是通过泰勒展开式（直到二次项）实现的： 通过取导数并将其设置为零，可以找到极值（xhat）： 通过将函数D，xhat作为输入，可以确定极值点的值，并通过阈值，保留或丢弃点xhat： 从D（xhat）方程开始：根据我的理解，逆矩阵是Hessian矩阵（xhat方程的第一部分），在这种情况下，它是一个2x2矩阵-第二部分是一阶导数，关于x和y坐标，是一个2x1矩阵：问题是，当迭代所有可能的关键点并取

我有两个参数转换作为我的Ceres成本函数的输入。它们都是要组合的变换，以便重新投影我的点。这两种变换都以罗德里格斯旋转向量和平移向量的形式给出 我的问题是，如何在成本函数中组合这两种转换（使用Ceres API），以便重新投影点？请查看Ceres/rotation.h头文件中的函数： 例如，可以将罗德里格斯矢量转换为旋转矩阵： void AngleAxisToRotationMatrix<T>(T const *angle_axis, T *R) void AngleAxisTo

在培训YOLOV4之后，将生成一个文件“bad.list”，其中包含多个图像的名称。此文件的意义是什么？它是否影响培训结果？我如何解决此问题？因为bad.list中的图像已正确注释，所以我不知道问题出在哪里 谢谢基于此代码，看起来，坏。列表是在图像无法加载时生成的。它基本上不应该与您的标签有任何关系（考虑到您检查了标签的事实），是所有图像都显示在bad.list文件中，还是只有少数图像？可能bad.list文件中显示的图像路径不正确，我建议您检查这些路径。GitHub问题也可能有助于我在goog

对于约洛夫4号来说，除了黑暗外，是否已经有可用的重量，或者我必须训练？我搜索了其他的重量，但我只找到了标记和训练的人，所以我想知道是否有类似coco数据集的东西可以下载，而yolo可以检测到更多 另一个数据集（.weights）要下载并在yolov4上使用“如果有类似coco数据集的东西要下载并且yolo检测到更多？”。我不明白这部分，你想说什么？您需要另一个用于对象检测任务的数据集或yolov4的其他参数集另一个数据集（.weights）下载并在yolov4上使用

我的目标是确定物体的颜色。并做一个分类，例如一些蓝色，一点深蓝色或浅蓝色可以分为一种类型-蓝色。我有一些模板对象图像。有很多。我想要的是手动将这些图像分组。例如，有些对象有蓝色的文本，但有些区域有黄色等。首先，我通过一些算法对它们进行手动分组，然后由计算机对每组进行分析，以进行一些特征提取。然后，当从相机中获取随机选择的对象的视频或图像时，我想正确地识别它的组。我怎么做？应该提取哪些特征以及如何比较它们？我在想HSV中色调平面的直方图。但不知道从该直方图中获得哪些特征，然后将其与另一个（模板图像

我目前正在编写一个基于视觉单词的图像检索系统包，它类似于文本检索中的向量空间模型。在这个框架下，每个图像都由一个向量表示（在文献中有时也称为直方图）。基本上，向量中的每个数字统计每个“视觉单词”在该图像中出现的次数。如果两幅图像的矢量“接近”，这意味着它们有许多共同的图像特征，因此是相似的 我基本上是在为一组向量创建反向文件索引。我想要的东西可以从几千张（在试用阶段）扩展到几十万张或百万张以上的图片，这样自制的数据结构黑客就不起作用了 我看过Lucene，但显然它只索引文本（如果我错了，请纠正我

考虑到以下情况，人脸检测/跟踪的最佳方法是什么： 当人员进入场景/帧时，应在下一帧中检测并识别，直到他/她离开场景 还应该能够同时为多个用户执行此操作 我有viola jones检测和fisher人脸识别的经验。但是我只在之前准备的学习集中使用了ff识别，现在我需要为任何进入场景的用户提供一些东西。我也对不同的解决方案感兴趣。 我对多张脸使用opencv人脸检测和rekognition api（），并频繁地推送人脸和重新训练数据集。我们这边的重量很轻，但我相信有更强大的解决方案 我也对不同的解决

我有一个关于计算机视觉单应性的基本问题。为什么平面单应性不足以将任意场景图像映射到另一个视点？这些点必须在一个平面上。那么两个摄像头后面的图像点应该有关系吗？我迷糊了？有人提供一些材料来学习它吗 多谢各位 对于世界平面上的点（并且该世界平面是诱发单应性的点），或者如果两幅图像之间的摄像机运动是围绕其中心的纯旋转，则对于所有点来说，这是完全足够的。根据点对应关系对投影变换参数进行线性估计时，通常会遇到一些问题矩阵的“条件化”涉及。这意味着解决方案对点中的噪声非常敏感这类问题实际上与代码无关，需要询

您知道如何从图像中逐字检索文本，而不是从一个字段中检索所有内容吗？对我来说，重要的是知道文档中每个单词的位置，而不是所有文本的位置 这是否得到支持 谢谢 Chris在返回的回答中，如果两个句子在不同的行中，“description”将在两个句子之间有“\n”。“boundingPoly”是覆盖所有文本区域的矩形。我还希望得到每一行的位置或矩形。此外，根据文档，我需要文本的角度，它们现在似乎不受支持。在返回的响应中，如果两个句子在不同的行中，“description”将在两个句子之间有“\n”。“

关于语义分割，在我看来，最终的像素级标记有多种方法，例如 softmax、sigmoid、logistic回归或其他经典分类方法 然而，对于softmax方法，我们需要确保由网络架构产生的输出映射具有多个信道。通道的数量与类的数量匹配。例如，如果我们讨论两类问题，掩码和un掩码，那么我们将使用两个通道。是这样吗 此外，输出映射中的每个通道都可以被视为给定类的概率映射。这种理解正确吗？两个问题都是。softmax函数的目标是将分数转换为概率，以便最大化真实标签的概率

我知道至少可以用四个相关点来计算单应矩阵 我想知道，如果我已经知道两个摄像机之间的旋转和平移，包括摄像机的内部特性，是否以及如何获得单应矩阵 我发现了一些像这样的东西 H=KRK^-1 但这假设了一个纯粹的旋转。纯翻译的情况是什么？ 若我想用单应矩阵扭曲一个图像，它不是来自于平面上的点，那个该怎么办 我现在有点困惑，非常感谢您的解释！ 提前谢谢你 如果存在非零平移，并且图像包含的平面多于一个（或者您没有看到非常远的物体），则图像之间不存在单应关系。通过注意到一幅图像中的某些可见点可能被另一幅图像

我知道两个摄像机视图A和B之间的基本矩阵FAB表示的比例仅在一定比例下正确（例如，你不知道你是在近距离观察小树还是在更远的距离观察大树） 然而，给定三个点a、b、c和两个基本矩阵FAB和FBC，它应该能够关联它们的相对尺度。我的第一个想法是选择所有三个视图中存在的两个特征，并使用FAB和FBC计算它们的距离，然后对它们进行分割。也许对所有三个视图中存在的所有功能进行平均？我的思路正确吗，或者有更好的方法吗？如果你知道摄像机的内在参数，你可以通过三角测量来估计3D点。利用点a和点b之间的已知距离d

是否有一些简单的方法从另一个coco annotator系统导入数据（只有数据和注释，没有用户）。coco annotator具有导入功能。检查存储库上的wiki页面 从一个导出并导入到另一个

darknet training命令darknet.exe探测器train data/obj.data yolo-obj.cfg yolov4.conv.137产生错误：无法在我的Windows 10设备上打开文件：data/obj.data 我遵循了AlexeyAB自述文件中“如何训练（检测自定义对象）”下的说明 yolo-obj.cfg被相应地配置。我把它放在darknet/cfg文件夹中 darknet.exe已成功生成 我有10个自定义类： obj.data文件（在darknet/dat

我已经用KLT从一系列图像中提取了光流。 摄像机位于移动车辆上，拍摄交通场景。 现在，我可以获得匹配结果，没有不匹配的点 我只使用OpenCV函数C++来提取特征和跟踪。不过我对编程没有问题 cvGoodFeaturesToTrack， cvFindCornerSubPix，CVCalCopticalFlowPyrk 有人能建议我应该研究什么主题/论文来区分我的匹配点是否是运动物体的一部分吗？我不想恢复相机的运动。仅用于检查该点是否来自移动的对象 我没有测距仪或其他传感器之类的外部资源，但我知道

我不确定我问的问题是否属于这一类。然而，我想知道3D多点触控增强和虚拟现实（在下面的视频中）的原型是如何开发的。使用什么编程技术？什么算法？我想知道这项了不起的技术的来龙去脉 视频描述中对此进行了详细说明： 在这段视频中，我演示了我在德国波恩的Fraunhofer FIT硕士论文中开发的3D交互原型。该系统使用基于飞行时间原理的深度传感摄像机，测量反射红外信号的相移。我的贡献是计算机视觉算法、手势识别技术以及演示应用程序的概念和实现 他使用基于飞行时间的深度相机（即与Kinect2相同的技术），

你好，我已经实现了功能立体匹配的运动估计。 摘自“多光谱立体里程计”一文： “右侧图像中使相似性最大化的特征 左图像中给定特征的函数被选为 潜在匹配。然后应用阈值仅保持强匹配 匹配。如上所述，该算法提供了四幅图像： 前左（imLt）−1） ，前右（imRt）−1） ，当前左 （imLt）和右电流（imRt）。执行匹配 以循环方式[14]仅保留找到其 所有四幅图像的对应关系。图4说明了 不同的步骤。我们首先从查找两个对象之间的立体声匹配开始 （imLt−1） 和（imRt）−1） （I）.然后，找

我只尝试评估区域建议网络的准确性，即预测边界框是否包含对象（不包括对象检测部分）。但是，在提供的脚本中，没有将RPN与检测部分分开。 我想知道是否有人尝试过这个，请分享如何做到这一点

我正在学习计算机视觉课程，在做一些练习时遇到了一些问题： 我有相机的固有矩阵K和外在矩阵[R | t]，如下所示 K= 478.989 2.67423 405.437 0476.472306.35 001 [R|t]= 0.681951-0.00771052-0.734232-46.1881 -0.344648 0.882047-0.331892-42.4157 0.645105 0.479386 0.598855 118.637 我想计算“相机相对于世界坐标的位置”， 答案应该是 [X，Y，

如何正确处理使用tesseract（预处理或通过特殊tesseract配置）识别字符分隔符内的文本，尤其是梳型（第三幅图像），如以下三幅图像所示： https://i.stack.imgur.com/Jb5Qd.png https://i.stack.imgur.com/GhzCa.png https://i.stack.imgur.com/rI4c1.png 1） 我试图对其执行OCR的特定图像如下所示。 图像清晰，分辨率高，无噪声。如果将此图像直接输入tesseract（尝试了几乎所有的页

我正在做一个有7门课的物体检测任务，我的问题与AP地图分数有关。我知道在COCO的上下文中，这些术语可以互换使用，并且大多指的是相同的度量标准。但是，如果我想将Yolo（版本3、版本4或版本5）的性能与另一种对象检测算法（如Retinanet）进行比较，那么比较mAP和AP分数（Yolo报告mAP，而Retinanet报告AP）是否有意义？。提前谢谢

所以我在左边有一张大图（大约1000万像素，~1000像素）。此图像具有注释（由点组成），每个点包含一个基于最左侧图片上标注的参考的全局坐标 我希望能够将这张图片裁剪成N（256x256）幅图像，这样我就可以保留左侧注释的位置 所以本质上，我需要以某种方式关联全局参考坐标系（在左边），以适应左边N个图像的参考系，这样注释就保持原样。（唯一的区别是它们存在于裁剪图像上） 我该怎么办 （p.S.我一开始就说，如果我们能以某种方式创建一个与图像大小相同的数组，并覆盖注释，然后对其进行剪切，该怎么办。但

我运行了传统的CRSNet结构代码： import random import os from PIL import Image,ImageFilter,ImageDraw import numpy as np import h5py from PIL import ImageStat import cv2 def load_data(img_path,train = True): gt_path = img_path.replace('.jpg','.h5').replace('im

校准质量通过重投影误差（是否有替代方案？）进行测量，这需要一些3d点的知识世界坐标 有没有一种简单的方法来产生这样的已知点？是否有其他方法来验证校准（例如，Zhang的校准方法只要求校准对象是平面的，不需要知道系统的几何结构）生成内部校准时使用的图像也可用于验证。移动机器人编程工具包（MRPT）中的工具就是一个很好的例子 根据Zhang的方法，MRPT校准过程如下： 处理输入图像： 1a。定位校准目标（提取棋盘角） 1b。假设目标是具有已知交点数的平面棋盘，估计相机相对于目标的姿势 1c。将图

在获得图像数据集后，为所有图像构建特征数据库，该特征数据库是基于RGB颜色模型和HSV颜色模型的均值和标准差的向量，用于部分图像。一旦给出查询图像，我如何使用svm从数据库中重定时相关图像 另外，如何使用无监督学习解决上述问题假设查询图像未标记，应用SVM将需要一种知道数据集图像标签的方法，因为SVM是监督学习的一种形式，旨在正确确定未标记数据的类标签。您需要另一种方法来生成类标签，例如无监督学习，因此，如果您只有特征向量，但没有类标签，那么这种方法似乎不相关 神经网络允许使用未标记数据进行无监

我在tensorflow slim中使用ResNet-50模型来提取特征。我的问题是，在输入图像之前，是否需要根据一些标准的RESNET-50平均值将图像居中？我知道，对于vgg-19，tf slim提供了使用 _均值图像减法（图像，均值）在vgg\u preprocessing.py中定义。但是我找不到任何用于resnet的此类文件或函数。是的，您应该将图像居中（标准化）。为了更好地收敛模型，应该这样做 如果ResNet的此图像处理操作没有默认的tf slim方法，您可以根据变量自行实现 另外

我正在探索和学习计算机视觉领域，目前正在学习CNN。我完全理解CNN的概念，即全连接层 但是，当我投身于图像分割任务时，我发现了以下论文： 用于语义分割的学习反褶积网络 用于语义分割的完全卷积网络 U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 这里他们讨论了卷积和完全连接的层，然后是反卷积和联合。我理解反褶积和反池的数学方面，但我无法理解，最重要的是无法想象它们最终如何导致图像分割。我们的目标：图像分割任务要求输出具有输入图像的维度，但使用标签而不是像素颜色。可以将其视为每个输入像素的多个分类任务

我已经被ImageNet网站授权下载图像数据。页面显示： 您已获准通过我们的网站访问整个ImageNet数据库。通过这样做，您同意访问条款 作为一个tar文件下载 完整的ImageNet数据当前不可用。ILSVRC的数据可用 MD5: 但打开时，这两个链接都会显示“OOPSurl无效”。（这绝对不是因为我的网页或浏览器出现了问题。我可以从ImageNet网页样式的一致性看出这一点。我猜这些链接太旧了，已移动到其他URL，但他们的网站没有立即更新） 我这里有两个问题 （1） 在哪里以及如何下载I

我已经在6个课程上培训了一个YOLOv4，在视频上看到结果后，我想删除一个课程（id=3），因为我发现它对我的项目没有必要。我可以在视频上使用相同的模型，并强制它忽略一个类，只检测其他5个类，而不在5个类上重新训练模型。 谢谢不幸的是，经过训练的模型将有一个最终的fcn层，即网格单元，每个网格单元都有一个（Bx（5+C））维度 抑制该类的可能方法是在后处理过程中，您可以根据id过滤掉该类。我认为在神经网络端是不可能的，也许您可以尝试在应用程序端修改它，例如： # get detections #

计算机视觉文献中是否有任何方法可以检测图像中的透明玻璃？比如如果我有一个汽车的图像，我能检测到车窗吗？等等 到目前为止，我发现的所有方法都是主动方法（即需要校准、环境控制或激光）。我需要一种被动的方法（即，你所拥有的只是一张图像，或是对象的多视图图像，仅此而已）。只是一个猜测：如果相机正在移动，你对场景进行了三维重建，您可以在反射区域检测到重建的大不连续性。我认为您应该更清楚地描述您的目标。 论文“”用透明胶片显示了一些结果。 如果距离足够近，可以使用玻璃折射（拉斯内尔定律）从多个视图中检测玻璃

我正在尝试使用caffe的GoogleNet实现。我想根据文本文件中的文件和标签列表来训练深层网络，但问题是，当我训练深层网络时，它无法读取文件 这里是train_val.prototxt定义，在这里我使用ImageData，而不是使用“Data”类型的大型LMDB文件 name: "GoogleNet" layer { name: "data" type: "ImageData" top: "data" top: "label" include { phase:

我正在尝试使用条件随机场标记am图像中的对象。但我一直在理解这个公式。 有谁能告诉我这个公式的意义、术语和计算方法吗。 我正在使用MS-COCO数据集，该数据集已标记图像，即我已分割图像 这里Z（.）=配分函数，p（ci | Sj）=图像I的Sj段属于类ci的概率，q=成对空间关系的数量。这实际上是图像段的标签c={c1，c2，…，ck}的条件概率分布，给定段特征S={S1 S2，…，Sk}p（ci | Si）是将类标签ci分配给段i的概率，可以使用各种分类器（如逻辑回归、神经网络或支持向量机）

我试图让一个晃动的物体在实时视频中看起来稳定 例如，如果我正在拍摄一段视频并实时流媒体， 一些物体沿某一轨迹运动，同时振动（真实轨迹+噪音类似时尚）。所以它有点像一个沿着抛物线轨迹投掷的球，球里面有一个机械振动装置。振动约为10赫兹 摄像机捕捉到了所有的振动，但人眼看起来模糊。 我想实时合成一个视频，以消除振动，使对象看起来稳定，只留下真实轨迹 我曾想过检测物体并对物体周围的区域进行欠采样，但应该有比这更聪明的方法 在计算机视觉或视频合成领域是否有一些关键词或概念我可以看一下？那么“目标跟踪”是

整体嵌套边缘检测OpenCV C++；实施 < Po>是否有Opencv C++实现HOST嵌套边缘检测？我知道有一个python实现可用！如果有人能指给我看，我会很感激的

我最近在PyTorch中发现了Yolo实现，例如。我想知道的是，在模型精度、速度等方面，这是否真的与具有暗主干的模型相同 我之所以这么问，是因为在我努力在windows上安装Darknet时，使用PyTorch会更容易 亲切问候,， 可以按照以下步骤在window10上安装darknet framework。 我建议从AlexeyAB存储库克隆darknet，因为它在windows10和大量社区支持下运行良好。。 现在它有了一个python包装器，所以您可以在python上实现它 克隆黑暗的寄宿

想知道是否有人可以帮助您处理一个独特的请求 https://www.myperfectcv.co.uk/build-cv/section/cntc?e=3310d28fb9e3_3 https://www.livecareer.co.uk/build-cv/section/cntc https://builder.zety.com/resume/section/cntc 我们正试图为我们的客户建立一个独特的简历生成器，这将包括要填写的字段，很像上面的链接。我注意到这些链接中都有/section