有论文描述了如何将霍夫变换推广到检测圆和抛物线等形状。不过，我对计算机视觉还不熟悉，觉得这些论文很难写。还有一些代码可以进行这种检测，但这超出了我的想象。我想知道是否有人能用要点或伪代码简单地描述Hough变换是如何用于检测图像中的抛物线的。那太棒了。或者，如果有人知道我在网上没有遇到的任何基本解释，那也就足够了：） 非常感谢：）。有趣的问题。这看起来像是一个大问题。我包括了一个摘要（引用不多）。另请参见此答案底部Mathworks的源代码-Matlab具有对您有用的houghlines和hou

程序将经历什么流程？是模式识别系统的基础，例如。非常粗略地说，处理阶段将是： 检测人脸位置 规范化面 收集每个检测到的人脸的特征 将特征反馈给机器学习算法 步骤1通常使用经典的。它相当快而且可靠 步骤1中的面可能具有不同的亮度、对比度和大小。为了简化处理，它们都被缩放到相同的大小，并且在步骤2中补偿曝光差异（例如，使用直方图均衡化） 步骤3有许多方法。早期的人脸检测器试图找到特定的位置（眼睛的中心、鼻子的末端、嘴唇的末端等），并使用这些位置之间的几何距离和角度作为识别特征。据我所知，这些方法非常

有人知道有没有面向基本图像功能（oBIF）的开源实现吗？在和的时候有人谈论这件事。我查看了一些OpenCV，但没有看到任何类似的内容。但也许我只是不懂所有的术语 如果没有，我想试着理解实施起来有多难。但我对机器视觉还不熟悉，我很难理解上面链接中的图像专用术语（“鞍状”、“二阶高斯滤波器组”等-我知道高斯是什么-只是不知道高斯的二阶滤波器组）。学习这些机器视觉概念的好参考是什么 充分披露：我想知道如何使用它们来参加今年的卡格尔大赛(http://www.kaggle.com/c/awic2012)

我已经成功地将图像转换为可视文字的直方图表示。它可以是以下简单的东西（标准化）： 加起来是1 现在，如果我对上面的直方图有很多不同的迭代，我想用libsvm对它进行分类。但我被困在这里，我知道svmtrain的语法： model=svmtrain(label,training_matrix) 训练矩阵应该是我所有直方图的一个m x n矩阵 但是标签呢？我知道应该是+1，或者-1，但是负片是从哪里来的呢？培训矩阵中的所有内容都应该是代表班级的正面形象 我把每个直方图作为一个单独的实例来处理，这是

我只是在Windows7上安装了SimpleCV1.3。在安装过程中，我收到一条消息：“此程序无法正确安装setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe”。当我运行第一个示例时 >>> logo = Image("simplecv") >>> logo.show() 我得到了一个空的python窗口，并且得到了一个警告：“您需要python图像库来通过filehandle保存” 有人知道怎么解决这个问题吗 提前感谢在出现安装错误消息后，

我有一个opencl内核，可以对图像进行一些扭曲。这是一个正向映射，每个内核实例处理源图像中一个像素的映射/扭曲。这意味着一些内核实例（源图像中的像素）映射到相同的目标像素。这意味着我无法控制将什么值写入目标图像中的那些像素。它们只获取最后执行write命令的内核实例的值。如果我正在写入已写入的位置（像素），是否有方法进行检查？我有一个我正在扭曲的图像的深度图，理想情况下，如果更多的像素映射到同一位置，我想写最前面的像素，这可能吗 __kernel void dwarpIntThree(__re

我正在尝试面部表情识别。我想使用Cohn Kanade数据集。本文在截面特征提取下列出了SPT和CAPP。但是我找不到关于SPT和CAPP的任何其他信息 SPT和CAPP的完整形式是什么 从哪里开始阅读 该文件在以容易获取的方式提供相关信息方面确实不是很好 SPTS：“相似性规范化形状特征” CAPP：“规范化外观” CAPP：他们列举了3个例子：（A.阿什拉夫，S.路西，J.科恩，T.陈，Z.安巴达尔，K.普克钦， 《痛苦的脸：痛苦的表情》 使用主动外观模型进行识别。在 第九届多式联运接口国际

我正在努力理解caffe的实现。对于中的upscore层实现，它设置kernel\u size=64。在阅读原始文章时，我没有找到此设置的描述，我们需要设置内核大小=64的原因是什么 n.fc6, n.relu6 = conv_relu(n.pool5, 4096, ks=7, pad=0) n.drop6 = L.Dropout(n.relu6, dropout_ratio=0.5, in_place=True) n.fc7, n.relu7 = conv_relu(n.drop6, 4096

我试图通过cnn，利用在的数据来训练性别和年龄分类，我得到了两个问题 1：根据网站，面边界框记录在字段“x，y，dx，dy”中。例如，从fold_frontial_0_data.txt中，第一个数据是 image name : 10424815813_e94629b1ec_o.jpg (x,y,dx,dy) : 301 105 640 641 但是，边界框的数据很奇怪，因为图像的大小仅为600x601，无论我将（x、y、dx、dy）视为（左、上、宽、高）还是（左、上、右、下），都无

我意识到有许多与我的要求相关的虫子罐头，但我必须从某个地方开始。基本上，我想问的是： 给定两张使用未知摄影机拍摄的场景照片，我可以在多大程度上确定照片之间的（相对）扭曲 下面是1904年世界博览会的两张图片。这些照片是在无线电报塔的不同高度拍摄的，所以摄像机或多或少是垂直排列的。我的目标是根据这些照片和其他照片创建一个该区域的模型（在Blender中，如果有必要的话）。我不是在寻找一个完全自动化的解决方案，例如，我在手动拾取点和功能方面没有问题 在过去的一个月里，我自学了射影变换和极线几何。对于

我有一个黑白像素的二值图像。我需要在二进制图像中搜索加号（3x3） 0：用于白色像素 1：用于暗像素 00000000 01000100 01001110 00000100 00000000 01000000 00100110 00000000 上面的二值图像中有一个加号。如何使用hough变换找到它？hough空间的维数是多少 我的方法是在上图中找到两条线，但我不确定。我不是在寻找代码，只是解释如何找到加号。Hough空间中的一个点需要完全描述您试图定位的对象。如果要查找无界线，通常将线的极

我正在使用点云和PCL。我从以下网站了解到.pcd文件格式： 上面的链接提到每个.pcd文件都包含一个头，但我遇到了许多没有头的.pcd文件。然而，pcl读取器能够正确读取文件。但我无法理解文件中没有标题的字段。例如，请查看此文件： 我知道前三个字段代表xyz Cooridate，但其他五个字段是什么 可以将.pcd格式格式化为ASCII或二进制格式。您看到的是二进制版本。标题是ASCII格式的人类可读的，但显然不是二进制格式。pcl:：PCDReader和pcl:：PCDWriter能够读

我试图根据图像和数值预测一个数字。把它放在一个实际的问题上，让我们假设我试图在标准房价预测中添加一个图像。因此，在其他功能（价格、平方米、房间数量等）中，将有一个图像。因此，最终预测的价格将基于提供的图像。这以前实施过吗？另外，我如何添加图像和数字作为功能？有没有我可以使用的项目？您可以从imagenet上预先训练的任何标准卷积网（vgg16、vgg19或googlenet）中提取图像特征。 将图像特征与其他特征（价格、平方米、房间数量等）连接起来，并将其作为mlp的输入来预测房价。我理解您的问

我有相机的内在参数。 我捕获一个RGB图像，旋转相机，然后捕获另一个。我无法访问深度图像。 如何计算旋转 最小解决方案：您只需要在两个图像中匹配一个点。通过每个图像中的匹配像素“拍摄”3D光线，然后求解两条光线之间的旋转。旋转轴平行于两条光线的叉积 更稳健的解决方案：匹配>=4个点，计算图像之间的单应性，然后将其分解为旋转和平移的乘积。请参见

我目前正在尝试为一个项目制作一个单眼视觉里程表系统。 自动遥控车。 我读了这些博客- 下载了这个github代码- 我修改了代码以使用网络摄像头。 我想在我的应用程序中使用上述网站描述的概念，并使用图像形成logitech网络摄像头。 所以我下载了kitti数据集gray和姿势数据集。 但我不理解poses数据的含义或性质。 所以我在谷歌上搜索并找到了这些结果- 这些信息帮助我理解代码中使用的文本文件的格式。 但我仍然不明白它包含什么，如何使用imu或车轮编码器等传感器制作自己的数据集。 或者如

我正在尝试使用Lightning在PyTorch中使用Carvana数据集复制一个unet结果 我正在使用DiceLoss与sigmoid激活功能。我想我遇到了一个消失梯度的问题，因为所有的权重梯度都是0，我看到了最小值为10^8阶的网络输出 这里可能有什么问题？如何处理消失梯度？此外，如果我使用不同的标准，我会看到损失在不停止的情况下变成负值的问题（例如，对于带有logits的BCE） 以下是我掷骰子失败的代码： class DiceLoss(nn.Module): def __ini

我正在尝试实现grad camm算法： 我的论点是： 激活：带形状的张量torch.Size（[1,512,14,14]） alpha值：带形状的张量torch.Size（[512]） 我想将每个激活（维度索引1（大小512））乘以每个对应的alpha值：例如，如果激活512中的第I个索引是4，第I个alpha值是5，那么我的新第I个激活将是20 输出的形状应为torch.Size（[1，512，14，14]）假设所需输出的形状为（1，512，14，14） 您可以通过torch.einsum实

我在寻找一种通过视频跟踪船只的方法。 例如： 我的期望是跟踪12帧/秒，准确率超过70%。我听说过使用基于学习的检测算法。然而，视频1和视频3中的视频质量非常差，因此我认为基于学习的算法在这种情况下不会有很好的性能 有人能给我一些关于这项任务的建议吗？非常感谢你 您想跟踪或检测船只吗？至少对于你发布的视频来说，跟踪问题似乎很容易。即使是一个简单的x相关跟踪器，也应该能够在相当长的子序列中跟踪这些船上的点。您尝试过什么吗？什么是视频3？对不起，这是视频。我尝试了直方图分析方法。然而，准确度很差。

我是一名学生，目前正在从事一个计算机科学项目，该项目很快将需要计算机视觉，更具体地说，是用于深度检测的立体视觉。我现在正在寻找一台很棒的相机来完成这项工作，我发现了几个有趣的选择： 1-一套定制的两个廉价摄像头，即网络摄像头 2-古老、经典、经济且经验证的Kinect 3-专用立体声传感器 几个月前我发现了这个传感器： 我觉得它很有趣，因为它体积小，立体感强，是一家全新的美国公司。然而，如果我们把它附带的附加API拆开，我不明白当Kinect或便宜的相机至少便宜4-5倍，并且即使没有更好的规格，

我试图从点对应关系估计一个基本矩阵。我将初始值设置为[rx，ry，rz，tx，ty，tz]为0。 但我遇到的第一个问题是，如果所有平移向量项都为零，则基本矩阵将为零。 如果我得到纯旋转，就不能使用本质矩阵，对吗 数学： 哈特利·齐瑟曼：《多视图几何》第257页 我是否应该使用诸如“归一化8点”之类的线性算法来计算初始值？在纯旋转下，图像通过单应关系进行关联。在纯旋转下，图像通过单应关系进行关联。如果您试图从纯旋转（无运动）估计基本矩阵，则应发生以下情况。假设x〃u i=R x〃i。我们正在寻找一

我面临着一个具有挑战性的问题。在我工作的公司的院子里有一个摄像头，它可以拍摄每个动作。在其中一些图片中，有不同种类的动物（大部分是深灰色的老鼠）会对我们的电缆系统造成损害。我的想法是使用一些能够识别图片上是否有灰色鼠标的应用程序。最好是实时的。到目前为止，我们已经开发出一种解决方案，可以为每个动作发送警报，但大多数警报都是错误的。您能给我提供一些关于如何解决问题的可能方法的信息吗？用技术术语来说，您上面描述的通常称为事件检测。我知道没有现成的方法可以一次解决所有这些问题，但是通过一点编程，即使你

我有两个图像（左和右）的一个场景捕捉到一个单一的相机。 我知道两个图像的内在矩阵K_L和K_R，以及两个摄像机之间的相对旋转R 如何计算两台摄像机之间的精确相对平移t？ 除非您有单独的方法来解析比例，例如通过观察已知大小的对象，或通过传感器（如激光雷达）提供与地平面或两个视图中可见对象的距离，否则只能按比例进行 也就是说，解决方案相当简单。你可以通过计算然后分解基本矩阵来实现，但是这里有一个更直观的方法。设xl和xr为两个视图中同质图像坐标中的两个匹配像素，设X为其对应的3D世界点，以左摄像机坐

我完全按照步骤操作。 当我执行sudo ldconfig时，会收到以下错误消息： /sbin/ldconfig.real: /opt/intel/common/mdf/lib64/igfxcmrt64.so is not a symbolic link /sbin/ldconfig.real: /opt/intel/mediasdk/lib64/libmfx.so.1 is not a symbolic link /sbin/ldconfig.real: /opt/intel/mediasdk/

我想将ACP用于复杂值矩阵，但它不起作用（不支持复杂数据）！我能做什么？ 是否有其他适用于复杂值矩阵的代码 我的矩阵形状是（1400100）

使用多视图几何（Hartley和Zisserman）中描述的金标准算法与使用张所描述的其他流行算法灵活的摄像机校准新技术相比，有哪些优点？我理解这两种算法之间的主要区别，但我不知道哪一种更好，为什么？金标准算法（或DLT）需要一个非共面目标，最有可能由正交平面组成 Zhang需要平面目标的多个视图。物理上更容易创建（可能只是安装在平面上的打印棋盘）

我想使用快速RCNN作为每个最终区域的CNN特征提取器 我所需要做的就是从所有建议的区域中获取最终区域的索引，这样我就可以从分数列表（）中检索相应的特征，我修改了分数列表（）以包含4096-d fc7特征（对于所有建议的区域） 我有一种感觉，它可能会变得很简单，但我很难找到一种方法来解决它。如果你把这个问题交给统计学家，你会更感兴趣

在尝试使用数据集时，我遇到了一些问题。现场提供的摄像机校准值如下： 481.20, 0, 319.50 0, -480.00, 239.50 0, 0, 1 其中： fx = 481.20 fy = -480.00 cu = 319.50 cv = 239.50 我很难直观地理解fy怎么会有负值。数学效果就是图像垂直反转。 这相当于经典针孔模型上显示的图像，位于相机盒的背面。在这种情况下，fx，fy都是负数，但你明白了。是的，我找到了一个描述摄

这是一个相当直截了当的问题（我希望如此）。以下内容来自Moons等人（图2-13，第348页）： 从两个未校准图像进行投影三维重建 给定：静态场景的两个未校准图像I1和I2之间的一组点对应关系m1 Aim：场景的投影三维重建^M 算法： 计算基本矩阵的估计值^F 从^F 计算3x3矩阵 ^A=−（1/| e2 | 2）[e2]x^F 对于每对对应的图像点m1和m2，求解^M的以下线性方程组： ^p1 m1=^M和^p2 m2=^A^M+e2 （^p1和^p2是非零标量） [我为格式问题道歉。我不

我有一个骨骼化体素结构，看起来像这样： 实际结构比这个例子要大得多。有没有办法找到结构中的闭合环？ 我尝试将其转换为一个图，并使用基于图的方法，但它们都有一个问题，即一个图没有节点位置的空间信息，因此一个图可以有多个同源的环 不可能找到所有的环，然后过滤掉感兴趣的环，因为图太大了。环的大小差别很大 谢谢你的帮助和贡献 尽管我主要使用Python和Matlab，但欢迎使用任何语言方法和伪代码 编辑： 不，图形不是平面的。 图循环基的问题与其他简单的基于图的方法相同。图形缺少任何空间信息，不同的空

所以我尝试使用Azure计算机视觉OCR来识别jpg图像中的文本。该图像约为2000x3000像素，是一张合同图片。我想得到所有的文本和边界框。图像DPI超过300，质量非常清晰。我注意到有很多文本被跳过了，所以我裁剪了一部分图像并提交了它。这一次，它识别了以前不识别的文本。为什么会这样？如果图像的质量从未改变，并且图像在分辨率要求的范围内，为什么会跳过文本？通过将文档剪切到一个单独的部分，OCR软件的问题就更容易解决：您限制了可能出现文本的区域。因此，尽可能多地进行预处理，然后OCR软件只关注

假设我有一系列神经网络，它们对视频输入产生一些解释（例如，对对象进行分类，并提供帧中每个人的姿势估计） 我想构建一个显示该视频的应用程序，将网络的输出映射到视频上，即一个人带着标签human及其（关节和四肢）的框架行走 我的问题是，为此类应用程序设计后端的最佳起点是什么？假设CNN的视频处理将在云上进行，并返回必须近实时显示的输出 具体来说，我应该使用什么平台或语言，以及是否有任何考虑因素将决定哪种实现是最好的 注意：我知道这个问题很一般，但我只是想找一个开始的地方（假设我没有适当的软件开发培训

我正在使用用于定位对象的，并正在寻求建议以实现我的定位精度目标。我在距离0.1-1.5米的标签上使用了一个，大约7.5厘米宽的标签。我已经用MatLab校准了我的相机内部和失真系数 期望的结果 我想能够定位标签在5毫米的精度 观察结果 当我相对于标记移动摄影机时，定位结果会有所不同。每离开标签100厘米，我就会发现标签的投影位置在大约10厘米的范围内发生漂移 对我的本地化的准确性有什么合理的期望？我可以采取什么措施来减小我观察到的漂移？如果漂移主要出现在TVEC的Z分量中，且误差或多或少呈线性增

假设两个图像之间有一个单应H。第一个图像是参考图像，其中平面对象覆盖整个图像（并且与图像平行）。第二个图像从另一个辅助视图（运行时图像）描绘平面对象。现在，给定参考图像p=（x，y）中的一个点，我有一个大小为SxS的矩形像素区域（对于S你说你已经知道了H，但听起来你好像在试图重新计算它，但这次称结果为H_仿射。正确的H将是一个投影变换，它可以唯一地分解为3个部分，分别表示投影部分、仿射部分和相似部分。如果你已经知道H和只需要仿射部分和下面的部分，然后分解H，忽略它的射影分量。如果你不知道H，那么

[10 0 0；0 1 0 0；0 0 1/f 0][x y z 1]'=[x y z/f]'->（fx/z f*y/z）=（u，v） 这会将三维点（x、y、z）转换为像素（u、v）。如何从像素转换为3D点？对不起，我不是很聪明。不幸的是，当你投射一个点时，你会丢失深度信息。因此，只能按比例恢复原始三维点。让我们像这样重新编写您的转换： calib_mat=[f 0 0 ; 0 f 0 ; 0 0 1] 我删除了最后一列，因为它没有任何影响。那么我们

探测仪2 COCO人员关键点检测基线与关键点R-CNN R50-FPN 如何使用上述模型进行超参数调整？我必须打开哪些文件 谢谢您可以使用“配置”来调整您的模型。这是一个官方教程，你可以如何使用它（） 这是您可以调整的所有超参数的文件（）

是否有一个非常基本的颜色/形状检测机制，通过它可以检测网络摄像头提要中的特定颜色或形状？希望将颜色/或形状用作AR应用程序的符号标记。 虽然理想的情况是NFT，但我不太擅长编码，也没有OpenCV方面的经验（在之前的讨论中已经阅读了很多关于它的内容）。到目前为止，我只与SLAR tooolkit合作过，它只提供基本的b/w标记检测 更容易使用的NFT库不是免费软件：/ 在.Net/Flash环境中集成上述检测例程的任何指导都将非常有用。颜色检测非常简单：获取视频流图像，使用RGB值作为向量将其转

我有一个非常简单和一般的问题。当今最先进的跟踪器（如Kanade Lucas Tomasi跟踪器、光流跟踪器或卡尔曼滤波跟踪器）所需的实际帧率大致是多少 我问这个问题只是想大致了解一下。这一切都取决于视频中事物的移动速度。非常粗略地说，用于跟踪你想要以10 fps或更快的速度运行的人和车。根据我的经验，当帧速率降至8 fps以下时，跟踪性能会变得非常差。这完全取决于场景中外观变化的速度 如果事物的“外观”在帧与帧之间没有变化，则可以使用非常低的帧速率（例如，如果您知道棋盘上有一个棋盘，则可以以0

例如，对于6自由度相机状态，两个相机具有12状态参数和12*12协方差矩阵（假设高斯分布）。当6自由度刚体运动应用于相机时，协方差如何变化 如果六自由度也是高斯分布呢？你可以使用“正向传播”定理（你可以在Hartley和Zisserman的《多视图几何》一书第5章第139页中找到） 基本上，如果你有一个随机变量x，其均值x_m和协方差C，并且你对x应用了一个不同的函数f，那么f（x）的均值将是f（x_m），其协方差C_f将大约是JCJ^t>，其中，^t表示转置，J是f在xum处计算的雅可比矩阵

我有来自Neptec的蛋白石激光雷达的.mat格式的点云数据。数据是笛卡尔格式的，我有一个表中的点和另一个结构中的强度的结构类型。我用python将其转换为csv文件，并希望读取它以安装CNN。读取PCD文件的代码如下（来自一个github存储库）： 但是我没有任何pcd数据类型的样本。我的csv文件如下： X,Y,Z,Intensity -8121.6904296875,163.50155639648438,-18.94129180908203,42.0 -8140.76123046875,1

我使用特征值中的四元数计算ZYX欧拉角： quaternion.toRotationMatrix().eulerAngles(2, 1, 0); 但我发现这些值有时会在一个非常小的数字和一个非常接近PI的数字之间切换。我大致了解为什么会发生这种情况，欧拉角β的范围可能是[0， π] 或[−π/2, π/2]. 但是我找不到任何方法来使用Eigen中的第二个范围 在Eigen中是否有方法进行转换？引用，范围如下： 返回的角度范围为[0:pi]x[-pi:pi]x[-pi:pi] 我也注意到了，如

我正在处理kinect v1的深度图像。 如何找到每个像素对应深度强度值的距离（以米为单位）？ 强度值的范围为0-255，因为它是灰度图像，我没有原始深度数据 我尝试了各种方法来获得距离，例如使用以下公式： - 1.0 / (raw_depth * -0.0030711016 + 3.3309495161) - 0.1236 * tan(rawDisparity / 2842.5 + 1.1863) 我还尝试使用以下方法获取原始数据： raw=（255-深度）/256*2047 如何解决此

一旦你为Viola-Jones人脸检测器训练了一个强大的分类器，你应该在测试图像上运行一个24x24子窗口。一旦你在屏幕上移动了它，你就应该缩放它（论文建议每次都是x1.5） 我的问题是，这一点是，特征很容易在不同的尺度下计算。但是，您应该如何缩放该功能？你只是把宽度/高度乘以比例因子？或者你也必须移动它？（向右下角缩放）。还是必须将其相乘，使其宽度/高度比与原始子窗口高度/宽度保持不变 以下是我的意思： 原来的子窗口是4x3，我将它乘以2，所以它是8x6。2x1功能应该有多大？它的左上角应该在

我正在研究ORB描述符的实现。我仔细阅读了这篇论文，但我发现很难理解如何选择用于他们学习方法的训练集来选择一个好的二进制测试子集 如果我有一张只有很少几个关键点的图像，我应该使用手头关键点的所有补丁作为训练集，还是只使用我想描述的关键点的补丁作为训练集？在更仔细地阅读本文时，我发现在算法开始之前有两个初步步骤： 从一个或多个图像定义关键点的训练集 在大小为31x31的窗口中枚举所有可能的测试（大小为5x5的测试位置对）（也就是说，它们对于所有培训补丁都是相同的） 如果只有一个关键点，则该算法没有

我是立体视觉新手。我知道什么是视差和视差图。我无法理解V型视差的概念。有人能解释一下它是如何产生的，以及它是如何用于图像稳定的吗 这里是一个示例图像及其V视差V视差图像的每一行是视差图中该行上出现的各种视差值的直方图 如果操作正确，地平面上点的差异将在V-差异贴图中显示为一条强线 当你考虑如何使用它来稳定时，我怀疑你应该首先考虑你想要稳定的是什么样的转变。例如，您是否试图针对立体装备在图像平面上的上/下或左/右平移使其稳定？或者您更关心的是立体声设备围绕光轴的旋转 每种类型的变换都会对这条强线产

我必须建立一个机器视觉系统，用一台摄像机和一个光源来测量钢的表面粗糙度。我想了解一些如何为此类项目选择最佳摄像机的想法。“最佳摄像机”要求了解系统的目标。我们要测量钢材的表面粗糙度、浮渣、切口宽度等。这些功能的范围从0.2微米到3毫米不等，“最佳摄像头”需要了解您系统的目标。我们要测量钢材的表面粗糙度、浮渣、切口宽度等。这些特征的范围从0.2微米到3毫米不等

您好，我是计算机视觉的初学者，我制作了一个程序，使用光流计算X（横摇）和Y（纵摇）的平移，然后根据偏移设置纵摇和横摇值在1000-2000之间，当位置居中时，默认值为1500。现在我担心的是，这还不够，因为你知道，当无人机必须移动到某个位置时，它会倾斜。我担心，当这种情况发生时，我将无法获得准确的稳定，并且需要获得旋转，不仅是平移，还是平移足够？如果你正在编写代码来移动无人机，你可以避免旋转。但是为了稳定，我认为你也需要获得旋转值。但是，它们最好是通过安装在无人机上的传感器（加速计）获取，而不是

我的直觉是，高动态范围的图像将为各种图像分割和其他低水平视觉算法提供更稳定的特征和边缘，但如果需要，它可能会以更大的比特数产生更稀疏的特征以及生成HDR所涉及的额外成本使用曝光融合或类似方式而不是从硬件派生 有人能指出关于这个主题的任何研究吗？理想情况下，最好能找出是否有使用标准和高动态范围图像的各种机器视觉技术的比较研究 由于高动态范围（HDR）图像对从不同曝光级别的图像中捕获的信息进行编码，因此它们为计算机视觉任务（如图像分割）提供了比传统LDR图像序列更多的视觉信息 HDR输入图像通过更好

下面是一个关于对YOLO（Darknet）进行定制培训的教程： 本教程指导如何在.cfg文件中设置值： 类=类的数量，确定 过滤器=（类+5）*3 为什么是“加5”然后是“乘以3”？ 有人说是（classes+coords+1）*num，但我猜不出它的意思。我找到了答案 filters = (classes + 5) * 3 = (classes + width + height + x + y + confidence) * num = (classes + 1+1+1+1+1) * nu

我有一个由OpenCV的fisheye:：calibrate（）获得的鱼眼相机的内在参数（fx、fy、cx、cy、k1~k4）。如何将鱼眼图像转换为等矩形图像 我见过一些类似的问题，但似乎没有一个能反映校准结果。失真参数k1~k4在这个转换中不是必需的吗？，而在Python中可能会提供一些关于这个主题的进一步阅读。这似乎表明，一旦从fisheye:：calibrate获得了K和D值，您就可以使用（注意，D可以是空的，就像在您的例子中一样）生成两个贴图，然后可以将扭曲的输入图像转换为去扭曲的输出图

我正在尝试在Raspberrypi 4上实现CSRT跟踪器，该跟踪器与Intel NCS2连接，在遵循所有指导原则在Raspberrypi上安装openVino toolkit后，工作正常，但当我尝试初始化CSRT跟踪器时，出现名为“没有名为cv2.TrackerCSRT_create的模块”的错误。有人有解决办法吗 import cv2 cv2.TrackerCSRT_create