我已经从Codeplex下载了ImageMagick.Net源代码，并使用Visual Studio 2010进行了编译。它会生成，但当我将生成的ImageMagickNET.dll用于我的Asp.NET4.0应用程序时，会出现以下错误 External component has thrown an exception. Description: An unhandled exception occurred during the execution of the current web r

我正在尝试使用GDI+将旋转后的图像居中放置到目标缓冲区中。源缓冲区和目标缓冲区大小不同 源缓冲区是图像数据的大小：（宽度、高度）。 目标缓冲区是适合整个旋转图像所需的矩形大小：（rotatedWidth，rotatedHeight） 这是我正在尝试的代码： // Calculate the size needed for the image to be rotated into int width = /* some width */; int height = /* some heig

我有35张照片是从一个固定的照相机上拍摄的，它瞄准一个放有物体的灯箱，每张照片都以10度旋转。如果我快速浏览图片，图像看起来像是在旋转 如果我希望在浏览器中“旋转”对象，但希望为此传输尽可能少的数据，我认为最好将图片拆分为36张图片，其中1张图片是图片的共同背景，35张图片减去背景，只显示已更改的内容 你认为这种方法有效吗？有更好的路线吗？如何在photoshop中实现这一点？嗯，您可能需要单独拍摄背景图片，然后在其余图片中，使用photoshop删除背景并仅保留对象。我想如果背景图片在背景所在

我没有计算机视觉方面的背景，但我很想知道如何使用OpenCV库实现以下目标： 我有一罐备用纽扣，颜色、款式和直径各不相同。在大多数情况下，它们是圆形的。我把它们均匀地分散在一张白纸上，在良好的光线下，用普通的数码相机拍摄一张相当高分辨率的照片。我是如何将这张图片分割成单独的对象/图片来抓取每个按钮的 提前谢谢。我想你可以尝试的最简单的事情是：运行Canny边缘检测器，应用Hough变换来检测圆，并从每个圆生成一个单独的图像。我已经做了一些菜式识别，效果非常好。这样做： 做一些阈值处理（按钮应该比

读过谷歌09[1]关于基于图像旋转的CAPTCHA的文章后，我想知道它们是否在某处实现。有人看到使用它们的实际系统吗？（我已经有一段时间没有创建谷歌账户了，但我认为他们仍然使用“正常”的验证码） 您必须收集足够的图像，以便为您的验证码获得足够的熵，这最终比文本生成的熵要小。另外，一些图像可能会很棘手，并产生假阳性，这显然需要一些人类筛查来验证它们，我不认为他们正在使用它。你确定你不能在没有人类交互的情况下使用它吗？让人类验证一组图片，比如说500张图片，然后始终显示两张图片（我们知道其中一张是经

如果直方图均衡化是在对比度差的图像上进行的，那么它的特征就会变得更加明显。然而，也存在大量颗粒/斑点/噪声。使用OpenCV中已有的模糊功能是不可取的——稍后我将对图像进行文本检测，字母将无法识别。 那么，应该应用什么样的预处理技术呢？标准模糊技术将图像与内核（例如高斯模糊、盒滤波器等）卷积，作为低通滤波器，并使高频文本失真。如果您还没有这样做，请尝试cv:：bilateralFilter（）或cv:：medianBlur（）。如果这两种算法都不起作用，您应该研究其他边缘保持平滑算法 如果将图像

检测照片中发票/收据/纸张角落的最佳方法是什么？这将用于OCR之前的后续透视校正 我目前的做法是： RGB>灰度>带阈值的Canny边缘检测>放大（1）>移除小对象（6）>清除边界对象>基于凸面区域拾取大对象博客。>[角点检测-未实施] 我忍不住认为，必须有一种更强大的“智能”或统计方法来处理这种类型的细分。我没有太多的训练例子，但我可能会得到100张图片 更广泛的背景： 我正在使用matlab进行原型设计，并计划在OpenCV和OCR中实现该系统。这是我需要为这个特定应用解决的许多图像处理问题

我的问题是关于jpeg压缩的理论。 维基百科和各种各样的书籍总是从一个8*8矩阵来讨论工作。 我理解对了吗，如果我得到一个16*16像素的图像，我得到了4个8*8像素矩阵？ 0-7，1-8，2-9。。。7-15. 如果我是对的，如果（image.width mod 8！=0）或（image.height mod 8！=0）是什么？ 用0填充8*8矩阵的其余部分？平均值是多少？ 谢谢有时会对色块进行二次采样；文件中的块仍然是8x8，但当再次展开时，它们会变成16x16（16x8和8x16也是可能

我一直在阅读、处理和显示sample.png图像 包含RGB和附加的Alpha层。 我已经手动删除了这张图片中的背景，只有前景出现在屏幕上 windows图像幻灯片演示程序。我找不到任何有用的信息 无论如何。。。当我从opencv usng函数imread或cvloadimage读取它时 自行创建白色背景。。。我已经阅读了highgui的文档 这说明这些函数只处理RGB而不是RGBA…任何帮助或想法 会有帮助的 谢谢 Saleh…AFAIK目前唯一的解决方案是将alpha通道作为单独的图像加载，

我将一些高斯噪声应用于图像。我认为这类噪声与垃圾摄像机的传感器噪声最为相似（？） 我的问题是：对于3通道图像，应用于每个像素的所有值的噪声值是否相同，即 noise = gaussian_value() pixel = (r+noise, g+noise, b+noise) 这将有效地改变整个像素的亮度 或者，是应用于像素中的每个通道的单独噪声值，即 r_noise = gaussian_value() g_noise = gaussian_value() b_noise = gaussian

我已经读了很多关于Viola-Jones方法的书，但我仍然不了解矩形特征中的“弱分类器”、“强分类器”、“子窗口”以及它们的定义。那么“门槛”呢？我如何知道阈值？ 有人能帮我吗？谢谢你 Aim of Viola-Jones algorithm: Detection of faces in an image. This algorithm uses frontal upright faces, thus in order to be detected, the entire face must p

我试图在文档图像上实现大津二值化技术，如图所示： 有人能告诉我如何在MATLAB中实现这些代码吗？摘自 第1步。计算每个强度等级的直方图和概率 nbins = 256; % Number of bins counts = imhist(I,nbins); % Each intensity increments the histogram from 0 to 255 p = counts / sum(counts); % Probabilities 步骤2。设置初始ωi（0）和μi（0） 步骤

我是黑莓的新手。 我正在尝试将普通图像转换为草图效果。我有代码在ANDROID中实现这一点。 我试图在黑莓手机上实现它，但无法获得输出。这是android代码和我的黑莓代码 这是android代码- public class ConvolutionMatrix { public static final int SIZE = 3; public double[][] Matrix; public double Factor = 1; public double

这是关于一个项目，该项目涉及使用C中的OpenCV检测图像中的文本。该过程是检测相应轮廓内外的颜色，方法是在等距位置绘制轮廓上的法线，并提取法线对应位置上的像素颜色终点 我试图用下面的代码来实现它，但它不起作用。我的意思是，它绘制法线，但不是以等间距的方式 for( ; contours!=0 ; contours = contours->h_next ) { CvScalar color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255,

我正在用指定尺寸（例如10厘米）的黑色正方形的白纸拍摄相机图像。图像是以不同的距离和不同的相机角度拍摄到的 现在我需要从这些图像中推断相机旋转、相机平移和到纸平面的距离，以及到正方形和角的距离 我对图像处理非常陌生，所以也许有人可以指导我寻找一些关键字、算法或基础数学，甚至可以研究OpenCV函数。在纸上总是会有一些像正方形这样的原始物体，所以我不需要一些能处理任意图像的算法，但我肯定需要一个快速算法。要计算相机的旋转和平移，你需要遵循在这类问题中始终相同的几个步骤： 在图像样本上运行检测器（

摄像机安装在黑板对面，黑板上用粉笔粗略地画出几个同心圆。圆圈不理想，相机也不太稳定。该相机具有CVBS（复合）输出 我需要制作一个特定于任务的硬件，可以从相机上拍摄快照，计算圆的直径，并将它们输出到一个简单的LED显示屏上 所以我必须：1）拍摄一张照片；2） 应用一些算法来改善图像（如细化等）；3） 识别并测量圆 由于我对这一领域完全陌生，我希望能有任何输入：电路设计的原理图描述，谷歌搜索的关键词，示例，可重复使用的现有解决方案——我希望有任何指针 不，这不是家庭作业：）。思考一个想法，并尝试评

我在为图形卡编程时遇到了一个问题。 我写了一个用于图像处理的着色器（我使用DirectX 11和SharpDX），但是从CPU到GPU的传输非常慢（有时大约0.5秒），但是我认为应该有一种比使用Texture2D.FromStream更快的方法，因为在播放视频时，视频的每个图像都必须传输到GPU（还是我在这一点上错了？）。 如何加快此过程？您是单独发送每个像素的结果？还是库在每个像素后进行某种更新？我使用SharpDX的Texture2D.FromStream方法将Texture2D发送到图形卡

我有很多灰度图像，因为我必须提取特征进行比较。 如何在opencv（更适合python版本）中计算形状延伸率（基本形状描述符：）以进行特征提取 示例图像：1） 2) 3） 描述符（形状力矩）是通过在特定形状上迭代创建的，可以使用也可以不使用像素值。一般的形式是这样的 cvFindContours() Accumulator = 0; for (each pointx in the contour bounding box) for (each pointy in the contour bou

下面是计算图像中对象数量的MATLAB代码步骤之一 B = bwboundaries(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat('\color{green}Objects Found:',num2str(length(B)))) hold on 虽然对代码的解释是 > This step finds the boundaries of each object that it finds and stores > it in B. The text

我确实很少有图像。一些图像包含文本，而很少有其他图像根本不包含文本。我想要一个健壮的算法，可以判断图像是否包含文本 即使是概率算法也可以 有人能提出这样的算法吗 谢谢您需要确定一些细节： 图像中会有很多文字吗？或者只是一两个角色 文本的方向是否正确？还是也需要执行旋转 你希望文本有多大 背景与文本有多相似 因为图像可能会有很大的差异，所以您希望定义问题并找到尽可能多的约束，以使问题尽可能简单。这是一个难题 对于这样的算法，您需要关注是什么使文本与背景不同（字符和行之间的间距一致、高度一致、基线一

如果这是一个简单的问题，我深表歉意，但我对计算机视觉还不熟悉，从可用的文档中我不清楚如何做到这一点。谢谢。首先，使用GPUImageCropFilter提取原始图像的矩形区域。这将使用标准化坐标（0.0-1.0），因此必须将像素位置和大小转换为这些标准化坐标 接下来，将裁剪过滤器的输出输入到GPUImageAverageColor操作中。这将平均该区域内的像素颜色，并使用设置为回调的colorAverageProcessingFinishedBlock。块将返回该区域像素的平均红、绿、蓝和alp

在我的一个项目中，我需要处理图像——考虑大多数网站上显示的任何广告横幅，并需要从图像横幅中提取子组件，如徽标、按钮和所有内容。所以我在imagemagick上使用java包装器JMagick。所有您的帮助将非常感激，提前感谢所有人

我需要自动调整数百万张照片的大小 在调整大小之前，图像需要从顶部和底部裁剪20px 当它们被调整到200x200大小时，它们需要被切碎成方形缩略图格式（这将涉及裁剪照片的顶部或侧面以使照片成为方形） 我使用的是windows操作系统，必须保留目录结构 原始文件为JPG格式 我的想法是： 1） 将所有需要调整大小的照片复制到新的SSD驱动器（保留目录结构） 2） 裁剪顶部和底部的20px 3） 调整大小并转换为200x200的缩略图 4） 将文件另存为JPEG格式 5） 重命名所有文件 6） 将文

是否有一种基于ImageMagick中的映射旋转图像的方法？ 这个问题类似于置换贴图，但不是基于贴图中的亮度/色度扭曲和变形形状，而是基于贴图旋转图像 例如：如果我有一个图案，然后对其应用色度/亮度贴图形状，它将旋转图案，并根据与中点的亮度/色度差（50%）输出它 像这样： 我的任务是创建一组相当复杂的形状，并分别从色度/亮度的不同角度将图案映射到它们 这是我必须编写的某种自定义插件，还是在IM6中有一种简单的方法可以做到这一点 非常感谢 ImageMagick没有内置的功能，但由于-fx参数

有人知道信号处理如何帮助减少运动模糊吗？或者你能给我指一些参考资料、书籍或论文吗？如果你指的是一个朴素的运动模糊内核，你可以建立内核的参数化模型（半径和角度）。 根据这些参数，你会看到它的光谱有特殊的形状，更重要的是，它有零的特殊位置。 现在，给定一幅图像，假设其光谱中没有零，您可以查看其光谱并推断“运动模糊内核”的参数。 利用这些参数建立核的频谱，并使用维纳滤波器恢复原始图像 这是一种天真的方法，但假设是正确的，它工作得很好。谷歌搜索维纳滤波器和/或反卷积和/或运动模糊，你会发现大量信息。从目

我使用直方图均衡化和自适应从灰度图像擦除照明： import scipy import numpy as np import pymorph as pm import mahotas as mh from skimage import morphology from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt from skimage import data, img_as_float from skimage import ex

我使用libpng将原始图像数据（3通道，8位，无元数据）转换为PNG，并将其存储在缓冲区中。我现在有一个问题，就是如何分配合适的缓冲区空间来将PNG数据写入其中。我很清楚，压缩数据可能比原始数据大（参见1x1图像的开销） 关于图像大小和不同的过滤/压缩选项，压缩数据大小的上限是否有任何一般规则？如果这太普通了，我们可以使用PNG\u COLOR\u TYPE\u RGB、PNG\u INTERLACE\u NONE、PNG\u COMPRESSION\u TYPE\u DEFAULT、PNG\

我想了解GPUImageAdaptiveThresholdFilter是否执行自动阈值设置。我不太清楚“自动阈值设置”是什么意思，但GPUImageAdaptiveThresholdFilter的工作方式是将图像降低为亮度（灰度），然后对其执行用户定义半径的框模糊 对于每个像素，将像素的亮度与框模糊的值进行比较。如果高于模糊的局部平均亮度，则像素变为白色，如果低于，则变为黑色。因此，它是基于围绕该像素的像素的平均亮度来阈值化的

我尝试将以下八度代码应用于图像： sq = imread("Square BW.jpg"); figure(1), imshow(Square); cont1 = edge(sq,"Sobel"); figure(2), imshow(cont1); 我得到的印象是： 如果我使用Prewitt函数，会出现类似的图像。有人能向我解释一下发生了什么事吗？问题是，我无法仅将过程和结果可视化，因此我无法理解代码为何不起作用。问题似乎在于如何以倍频程计算阈值。您可以通过在Octave提示符下输入t

我有一个图像。我想检测我用红线标记的四个孔 我在下面的链接中有所有的图片。 输入图像（Input_Image.bmp） 预处理图像（PreprocessedImage.bmp） 工作图像（检测到的孔）（DetectedHoles.bmp） 非工作图像（仅检测到3个孔）（NonWorking.bmp） 最初，这是我对输入图像所做的预处理 输入图像：Input_Image.bmp hcontadj=vision.ContrastAdjuster; Extracted_Rim_ContrasT_Ad

有没有办法在Scipy中定义用于图像处理的自定义过滤器？我需要一个过滤器，给定位于像素I，j的结构元素，它将该像素的值分配给该结构元素覆盖的所有其他像素 编辑：过滤器类似于形态学过滤器，如腐蚀/膨胀，但我不想为像素指定结构元素上的最小值/最大值，而是想将像素的值指定给其附近的所有其他像素。自定义过滤器在哪方面？卷积/相关？形态学？你说“结构元素”，所以它可以是形态学。请更具体一点，如果可能的话，附上一个视觉/数字示例，说明您所追求的是什么。您如何处理邻里重叠的情况？

我想分割一幅图像，但有人告诉我，RGB的欧几里德距离不如HSV——但对于HSV，因为不是所有的H，S，V都在同一范围内，所以我需要对其进行规格化。将HSV标准化然后进行聚类是一个好主意吗？如果是这样，我应该如何在HSV量表上正常化 谢谢色调是循环的 不要在这些数据上使用均值（因此，k均值）。首先，你需要知道为什么在图像分割中HSV比RGB更优先。HSV分离颜色信息（）和图像强度或亮度级别（），如果要进行图像分割，这非常有用。例如，如果尝试对以大海为背景的照片使用RGB方法，大海中的主要RGB组件

我有一组图像，img1，img2imgn 对于它们中的每一个，我分别按照模型，vc1，vc2，…，vcn，在200维度中创建了一个向量 现在我想测量两个向量之间的距离，以测量图像的相似性。我应该使用哪个距离来测量两个向量之间的距离vci，vcj？我在某个地方读到过（不记得为什么）卡方距离是这个目的的常见距离，但我不确定 注意：我知道这是不切实际的，因为每个向量的维度都很高，实际上这只是为了了解使用哪种策略（基于选择的距离向量）

基于特征的注册有哪些步骤 如果将变换后的图像匹配到一组图像（其中只有一个图像是最佳匹配），那么注册的步骤是什么 一旦找到匹配项并使用它们来估计变换，下一步通常是什么 查找对不同类型变换（如：平移、旋转、缩放）不变的点/区域。。因为这些点对这些变换是不变的，所以我们可以在我们想要注册的不同图像中找到它们，这样图像之间就可以有对应关系。这些点/区域的示例包括角点、斑点 在我们有了这些要点之后，我们需要一种方法来描述它们，这种方法不受噪音、对比度灯光变化等的影响。。。我们通过使用点周围的邻域来实现这一

我遇到了一个特征提取（或特征向量构造）的问题。在分类问题中（例如，数字分类），通常我们得到的图像具有相同的大小或非常相似的比例因子。例如，我们有28x28像素的图像，如下所示： 然后，为了提取特征，我们可以对这些图像进行一些过滤，或者将图像重塑为具有相同大小28x28x1=784x1的特征向量 但是，如果我们有一些大小或图像比例因子完全不同的图像。我们如何生成一个特征向量来提供进一步的分类算法？例如： 那么，我们如何为这些数字生成统一大小的特征向量（即，具有不同比例的图像块） 数字分类只是一

我的任务是在大型黑白图像（约4000x6000像素）上绘制许多简单的几何图形，如矩形和圆形，并将结果保存到位图文件和二进制数组中，如果绘制，则表示每个像素为1，否则表示为0。我使用的是GDI+（=System.Drawing）。然而，由于这花费了太长时间，我开始研究Direct2D。我很快就学会了如何绘制Win32窗口，并认为可以用它来绘制位图 我学习了如何加载图像并在此处显示： 但我找不到有关如何创建大型ID2D1Bitmap并对其进行渲染的信息 如何创建与新创建的（如何？）大位图关联的渲染目

我正在编写一个程序来检查特定图层上的图层可见性，如果它们可见，请关闭可见性。除了能够关闭图层之外，我的所有功能都正常工作。为了做到这一点，我正在尝试使用image magick版本6.8.8 在我试图弄明白这一点的过程中，我发现层的Compose属性似乎负责确定层的可见性。当图层打开时，合成值为“结束”，如果图层关闭，合成值设置为“无”。我尝试使用以下命令将此值从“覆盖”修改为“无”，以关闭图层可见性： mogrify.exe -set compose None test.psd 该命令运行正

我正在caffe建立一个图像分类。所有图像都是固定大小的，我知道它们的性质。现在我想引导神经网络更靠近特定区域，因为我知道这个区域承载了很多信息。最后，我想合并到层堆栈后面。这是我通过自定义python层实现的，该层为我裁剪特定区域 问题是Python层即使做它的工作也非常慢。我知道caffe裁剪层，但它看起来并没有达到我想要的效果，据我所知，它只将一个形状与另一个形状对齐，但是，我无法指定是直接的 我是不是遗漏了什么？看起来这里应该是更简单的解决方案。解决方案是使用带有DummyData层的

是否可以根据任意颜色将图像分割为通道？如果我有一个视觉上是粉色、白色和黑色的图像，是否可以创建3个单独的图像来描述粉色、白色和黑色通道 我的目的是变异——比方说——粉红色变成黄色，黑色变成蓝色，白色变成红色 理想情况下，使用ImageMagick应该可以做到这一点 我会使用颜色替换，但它会用一种单一的颜色替换所有接近粉红色的颜色，而我希望保留粉红色的不同强度 以图像为例，我想将针织部分从粉色/白色/黑色变为蓝色/黄色/绿色。您需要使用HCL或HSL等的色调通道，并遮罩和交换色调。我有一个bash

我看到MTCNN被推荐，但没有看到DLIB和MTCNN的直接比较 我想既然MTCNN使用了神经网络，它可能会更好地用于更多的用例，但也有一些令人惊讶的可怕的边缘情况 有没有人对错误率、不同条件下的性能（GPU和CPU）进行过分析，并对这两种情况进行了全面的观察？你可以看看timesler的这款神奇的kaggle笔记本。比较了facenet pytorch、DLIB和MTCNN “每个软件包在启用GPU支持的情况下，测试其检测300幅图像（一个视频中的所有帧）中人脸的速度。检测以3种不同分辨率执

我正在关注lynda.com上的一些关于在PyCharmCE环境中使用Keras TensorFlow进行深度学习的讲座，他们没有这个问题。 我得到这个错误： raise ImportError（'无法导入PIL.Image' ImportError:无法导入PIL.Image。array\u to\u img需要PIL 我已经检查过其他人是否也有同样的错误，但是对于我来说，使用pip命令pip install-pillow安装pillow并不能解决任何问题 MacBook Pro de Rog

我想使用ImageMagick在阴影中改变颜色 我能够通过以下方式管理阴影变化： convert input.png -colorspace HCL -channel R -evaluate set 5% +channel -colorspace sRGB output.png 使用set XX%我可以得到不同的颜色，如红色、绿色、黄色、蓝色、粉色、天蓝色、灰色等 下面的命令用于定位蓝色： convert input.png -colorspace HCL -channel R -s

我正在尝试使用ImageMagick将一组原始视频帧从YUV444转换为sRGB 输入格式：原始YUV444有限范围，平面数据顺序为BT.709。 所需输出格式：sRGB（PNG图像集） 主要问题：ImageMagick转换始终适用 关于“有限范围”YUV格式的备注： 在8位有限范围YUV格式中，Y的范围为[16235]，U的范围为[16240]。（有限范围BT.709用于HTDV系统）。 JPEG使用“全范围”YUV格式，其中Y、U、V范围为[0255]。 sRGB用于PC系统，R、G、B的

我正在学习使用gabor滤波器从图像中提取与方向和比例相关的特征。另一方面，卷积神经网络也可以提取包括方向和尺度在内的特征，有没有证据表明CNN中的滤波器与gabor滤波器具有类似的功能？或者两者的优缺点。以我个人的经验，在传统的深度学习体系结构（如AlexNet）中，当接近开始的层被可视化时，它们非常类似于gabor过滤器 以预训练AlexNet的前两层为例（取自Andrej Karpathy的cs231n.github.io）。一些学习的滤波器看起来与Gabor滤波器完全相同。因此，是的，

我对计算机视觉和图像处理比较陌生。我有一个带有7个通道的EXR文件：1-3给我RGB值，4-6给我编码为RGB值的曲面法线，第7个通道包含来自渲染图像摄影机的深度信息。我想知道是否有办法单独查看这7个频道。例如，我想要一个只显示灰度深度值的图像。到目前为止，我还没有找到一个多通道EXR文件查看器来为我实现这一点 谢谢你的帮助 你能分享到它的链接吗？Dropbox、Google Drive、Github……给你：这些似乎是4个波段而不是7个波段？你能告诉我你是如何检查的吗？我意识到是4个乐队。。有

当使用SLIC超级像素分割时，有时产生的超级像素数量小于请求的数量，这是因为强制连接，如果不是，这背后的原因是什么？您使用的是哪种实现？Sci kit image Python实现请包含您的代码和导致您提到的问题的图像示例。您确实需要包含更多信息。它是？它表示“n_段：分段输出图像中标签的（近似）数量。”那么，为什么您希望获得精确的段数？您使用的是哪种实现？Sci kit image Python实现请包含您的代码和导致您提到的问题的图像示例。您确实需要包含更多信息。它是？上面写着“n_段：分段

有两种纹理 目标纹理-7201080 源纹理-300300 所需帮助： 我们需要将源纹理放置到目标纹理的给定位置（x中心、y中心、高度和宽度），并用0,0填充剩余的目标纹理 我们面临的挑战是，源纹理正在扩大到目标纹理的大小 我在着色器编码器中尝试了如下操作 // Texture Coordinates static const GLfloat square_vertices[] = { -1.0f, -1.0f, // bottom left 1.0f, -1.0

我使用棋盘格单摄像机校准，并使用摄像机的一个固定位置进行校准。现在我的问题是，如果我使用相同的位置，但改变相机的高度，那么我需要再次进行校准吗？如果没有，那么使用不同高度的相机会得到相同的结果吗？ 在我的例子中，我改变了相机的高度，但相机的位置是相同的。当我改变高度时，我得到了一个不同的结果。所以我想知道我是否需要再次校准相机 请帮助我。一般来说，为了获得最大的精确度，您需要在移动相机时重新校准相机。但是，如果镜头安装在传感器上足够坚固，则只需更新外部校准即可，尤其是在精度要求不高的情况下 要了

我一直在尝试从图像中删除除bean之外的所有其他组件。我试过使用边缘和轮廓，但都做不好。 如果“bean”是黑暗区域，那么在Python OpenCV中有一种方法 - Read the input - Threshold on the blue color - Apply morphology close to clean it up a little - Invert - Find the largest contour - Draw a white filled contour

我在一所大学，所有的文件系统都在一个远程系统中，无论我在哪里用我的帐户登录，我都可以访问我的主目录。即使我通过SSH命令登录到GPU服务器。这就是我使用GPU服务器读取数据的条件 目前，我使用Pytork在ImageNet上从头开始训练ResNet，我的代码只使用同一台计算机中的所有GPU，我发现“torchvision.datasets.ImageFolder”几乎需要两个小时 请您提供一些如何加速“torchvision.datasets.ImageFolder”的经验好吗？非常感谢。为什么