我正在开发一个照片库，可以读取/写入EXIF标签。我将把照片标题放在EXIF标签文档中，并在EXIF标签ImageDescription中显示名称和说明。我还计划使用地理标签。但是照片标签/类别呢？我想在我的系统中存储一个以空格分隔的标签字符串，这些标签是照片的标签。是否有任何EXIF标签通常用于此类信息？我可以写我自己的（即PhotoTags），但我想除了在我的系统内部（该信息存储在数据库中）之外，这没有任何用处。我想这将需要研究和/或（不完全清楚它们之间的关系）存储有关图像的元数据（例如关键

我正在尝试使用OpenCV和VC++中的金字塔分割函数查找连接的组件。金字塔的高度应该是多少？请解释（我试图理解O'Reilly的书）来自：级别——分割金字塔的最大级别。 这意味着level可以获得的最大值是图像宽度和高度最小值的log-2。 实际上，由于4x4或8x8图像通常信息量不大，您至少会将其减少2或3…谢谢，您的回答很实用-正是我想要的。无法在短时间内真正掌握理论方面。

我正在进行一些图像处理，我需要原始图像数据。但不幸的是，根据文档，这是可选的，取决于供应商 我已经能够在LG Optimus Maha（mac/lu3000）安卓设备上获得原始图像，市场上还有其他支持它的设备吗 不支持它的设备（来源-我的实验+谷歌问题10910：无法捕获原始图像）- 带Android 2.2.1的摩托罗拉DroidX 三星银河 HTC Desire搭载安卓2.2 Nexus S NexusOne 如果有人有不同的设备并可以尝试，那就太好了 有关不支持回拨的原因的详细信息您列

我使用openni和opencv运行kinect。我已经用网络摄像头用haarcascade做了面部检测，但我不能用kinect做 int main( int argc, char* argv[] ){ try { ... // call OpenCV VideoCapture capture( CV_CAP_OPENNI ); CvHaarClassifierCascade* cascade=0; CvMemStorage* storage

我正在使用Emgu形状检测示例应用程序检测给定图像上的矩形。即使纵横比保持不变，调整大小的图像的尺寸似乎会影响检测到的形状数量。我的意思是： 为什么会这样？如何确定最佳值 谢谢我回复了你在EMGU上的帖子，但我想你还没有回复，但就是这个。形状检测基于阈值保持不可能匹配的原理，这防止了大量错误分类。许多图像处理算法都是如此。基本上没有完美的设置，设计师必须选择最合适的设置以产生最理想的结果。也就是说，匹配大多数对象，但不说存在比实际更多的对象 您需要单独调整每个变量，以查看得到的结果。从边缘检

有人知道我可以在.net项目中加入哪些照片缝合库来缝合一些照片吗？基本上，用户拍摄3张照片，然后库通过缝合他的照片来包装全景图像。开源项目应该从.NET开始工作，因为它是用C编码的。这是用户使用的库。您可以尝试SharpStitch： 它是一个完整的图像拼接解决方案，包括全景图像拼接。这是库的实际输出： 的可能副本的可能副本。您可以通过演示和源代码看到。

我想在MTK手机中创建桶形和枕形失真效果，并从和获得有用的帮助。但我无法理解getRadialX、getRadialY和calc_shift函数中使用的公式，尽管它们实现了桶形失真效果。我希望有人能帮助我实现枕形效应或解释这些函数中使用的公式。谢谢大家! 也许请允许我欢迎您来到StackOverflow，并提醒我们在这里通常会做的三件事：1）当您收到帮助时，尝试给予帮助，回答您专业领域的问题2）3）当您看到好的问答时，请投票支持，因为系统的可信度是基于用户通过分享知识而获得的声誉。还记得接受更好

我在两张相同物体的图像上找到了轮廓，我想找到这个物体的位移和旋转。我试过旋转这个轮廓的边界框，然后是它的角度和中心点，但是边界框的旋转不能正确地说明轮廓旋转，因为它对于角度a+0、a+90、a+180等都是一样的。 还有什么好方法可以找到等高线的旋转和位移吗？可能是使用了凸包，凸面缺陷？我在学习OpenCv时读到过关于匹配轮廓的内容，但没有帮助。有人能举个例子吗 //编辑： 也许有什么方法可以使用类似于弗里曼锁链的东西？但我现在还不知道算法。使用序列点之间的角度制作链，然后检查序列匹配效果不好…

我必须找到图像中的十字架。我知道的是每个红场的确切位置。现在我必须决定，广场里面是否有十字架。做这件事最好最快的方法是什么？我正在使用OpenCv/c++！那么，我可以尝试使用OpenCv的SVM吗？但是它快吗？您还有其他想法吗？如果不检测红色墨水是一个选项，请保持简单：将红色正方形内的所有像素和“红色度”上的阈值累加，即红色值之和除以总颜色值的商 简单解决方案：如果你知道所有盒子的先验位置，只需计算盒子的平均亮度即可。带有标记的框比空框暗得多。如果您确实有每个数字框中心的坐标，并且您可以稍微调

我正在尝试建立一个嗜好应用程序，将人们的Facebook对话呈现为卡通漫画，问题是我需要对话中演员的卡通形象。我正在考虑从一个人的桌面档案中提取他的照片，并将其渲染成卡通版本 有没有一种方法可以使用webGL或其他方法从背景中提取图像？这个问题非常广泛，因为从图像中提取特征并不是那么简单。WebGL只是一个图形表示工具，而不是SDK，因此您可能在这里询问了错误的人群（另外，因为您针对的是Facebook用户，WebGL不是一个很好的工具，因为它不支持Internet Explorer的用户） 然

我正在使用OpenCV进行图像处理算法，并试图修复字符中不规则的边缘。我读到形态学击中未击中变换是一个很好的解决方案。这有没有开源的实现 或者有没有其他算法可以用来修复不规则的边缘 可以找到一个简单的命中和未命中实现： #包括 //命中或未命中变换函数 void hitmiss（cv:：Mat&src，//源映像，8位单通道矩阵 cv:：Mat&dst，//目标映像 cv:：Mat&kernel）//内核。1=前景，-1=背景，0=不在乎 { CV_断言（src.type（）=CV_8U&&sr

给定图像上的一个点，我想将所有连接到该点的点填充到新图像上。一种简单的方法是将原始图像填充到一个特殊的魔法颜色值。然后，访问每个像素，并将具有此神奇颜色值的所有像素复制到新图像中。一定有更好的办法 为什么不使用的第二种变体创建遮罩 int泛光填充（InputOutArray图像、InputOutArray掩码、点 种子点，标量newVal，Rect*Rect=0，标量loDiff=Scalar（），标量 upDiff=Scalar（），int标志=4） 原始图像 cv:：Mat img=c

我想在我的组织模式文档中包含内联图像，但我确实需要一个用于HTML导出的png和一个用于LaTeX导出的pdf，这样它看起来才像样。有什么方法可以表达这一点吗？我在irc得到了一个对我很有效的答案 #+ATTR_LaTeX: width=0.38\textwidth wrap placement={r}{0.4\textwidth} #+ATTR_HTML: alt="old index mech" title="Old index mech" align="right" #+begin_src

我相信这个错误是我在Safari（和移动Safari）中的javascript的一个问题，因为我可以从chrome上传照片 我得到的是一个基于网络的移动应用程序，用户需要能够上传照片。 但是我不需要/不想要高分辨率的照片，所以我将它们粘贴在画布上，调整大小，将画布捕捉到数据URL，然后转换为一个blob。很简单，对吧；） 我怀疑有问题的javascript在这里 var binary = atob(imgTag.src.split(',')[1]); var array

我想做一个穷人的电影。为了做到这一点，我从网络摄像头获取帧，我需要识别像素阵列是否移动，包括一些误差。为了做到这一点，在一个新的图像上，我需要检查每个像素是否是一个对象的一部分，为确保这一点，我检查它们的邻居（左、上、右、下），以及它们从初始像素减去的RGB值是否小于一个固定值，该像素包含在该对象中 这是一种好方法还是有更好的算法？您是用什么实现的？最便宜的运动检测版本是进行基本的背景减法：在程序开始时存储第一帧（清晰背景），然后在该帧和当前帧之间进行图像差分。不是黑色的东西在移动。类似地，您可

我正在从事一个项目，该项目在Android平台上拍摄对象的图像后识别对象。为此，我提取了样本图像的特征，如紧致度、矩形度、延伸率、偏心率、圆度、球形度、叶形和hu矩。然后，使用随机树作为分类器。当我使用从谷歌收集的图片（这些图片的分辨率不高）创建分类器时，大小为1280x720的捕获图像在裁剪图像时给出19/20的正确结果 然而，当我捕获大尺寸的图像（例如大约500万像素）并对其进行裁剪以进行识别时，获得正确结果的数量会显著减少 我是否需要提取高分辨率图像的特征并对其进行训练，以便在拍摄高分辨率

我在数字图像复原领域工作。据此，图像退化模型定义如下： g（x，y）=h（x，y）*f（x，y）+n（x，y） 我已经研究过很多次了，模糊内核是移位不变性的，谁能解释一下它是什么意思。？我已经在谷歌上搜索过了，但是我没有得到令人满意的答案，我可以在演示过程中告诉大家。移位不变量意味着如果某个任意值x被添加到样本的每个元素（在本例中为内核覆盖的像素）上（或从中减去），然后，内核的结果也会受到值x的加（减）的影响 如果你把模糊核看成一个简单的平均值（均值），而不是高斯或任何东西，这是最容易理解的。

如果一个程序在分辨率为a的显示器上以X，Y显示一个像素，我能准确预测同一像素在分辨率为B的显示器上显示的坐标吗 更多信息 两种显示分辨率为： A-->1366 x 768 B-->1600 x 900 将每个方向上的最大分辨率除以得到： X方向比例因子=1600/1366=1.171303075 Y方向比例因子=900/768=1.171875 例如，假设显示器A上唯一的红色像素出现在像素（1,1）处。如果我只是使用这些因子放大，那么在显示器B上，红色像素将以像素（1.171303075，1.1

我正在一个自定义设备上工作，该设备支持OpenCL 1.2嵌入式配置文件，并且没有图像支持或纹理内存。我必须先通过Sobel滤波器，然后再通过中值滤波器。最好（最快）的方法是什么？我是否可以避免在Sobel filter之后将图像发送回主机，然后在设备上读取图像进行中值滤波？在哪里存储中间映像、全局内存、本地内存或其他位置？您可以在内核调用之间将缓冲区保留在设备的全局内存中，以避免额外的副本。创建缓冲区时，请确保使用标志“CL_MEM_READ_WRITE”，这将允许Sobel内核写入缓冲区，并

我在计算机视觉领域做研究，正在研究一个与查找与查询图像在视觉上相似的图像相关的问题。例如，找到颜色相似、图案相似（条纹/方格）的t恤，或颜色和形状相似的鞋子，等等 我探索了手工制作的图像特征，如颜色直方图、纹理特征、形状特征（定向梯度直方图）、筛选等。我还阅读了有关深层神经网络（卷积神经网络）的文献，这些网络已经在大量数据上进行了训练，目前是图像分类领域的最新技术 我想知道是否同样的特征（从CNN中提取）也可以用于我的项目——在图像之间寻找细粒度的相似性。据我所知，CNN已经学会了一些很好的有代

我正在做一个基于细节的指纹数据库匹配的项目。我们都知道，这个世界上的每一个指纹都是独一无二的，都有一套独一无二的特征（）。有没有办法为指纹图像生成一个hashkey，因为通过hashkey搜索是有效的，而且我不需要在整个数据库中进行匹配，只要匹配相似的hashkey就可以进行指纹匹配。我能够从指纹图像中提取特征。请让我知道是否有任何技术 匹配指纹的唯一方法是比较指纹细节： 如果您需要在服务器上对大量指纹进行快速匹配，有以下软件解决方案： 以下是AFIS解决方案的一些提供商： 谢谢，

想象一下你有一条曲线。你怎么能把它变成一条直线？你知道有什么论文或算法可以帮我吗？我知道我这样做的一个方法是定义一个能量函数；但是，我不知道标准是什么。我的问题不是一条简单的曲线，像一个半圆。我不认为在x轴或y轴上投影直线上的点是一个好的选择 谢谢 您的问题并不完全清楚您实际使用的是什么：如果您使用插值算法将离散数量的点与“曲线”连接起来，那么类似的算法可能会很有用。请格式化并重写问题的组成部分，以确保可读性。然后解释或展示您的尝试，这样我们就不会提出类似于“您自己的”解决方案。（若你们并没有“

我正在使用libjpeg从工作时的原始RGB数据生成jpeg。它工作正常，尽管jpeg输出的质量不令人满意，并且与类似保存的png（libpng）的差异很大。我想，可能是默认的质量设置设置为低，但我检查了默认设置为100，这是该库可以获得的最大值。甚至使用jpeg_set_quality（）将其显式设置为100也没有帮助。然后我查看了库描述，并将默认的J_DCT_方法从JDCT_ISLOW更改为JDCT_FLOAT，只是因为它说后者比前者更精确。然而，最终的输出没有什么不同，图像在某些地方仍然“

我试图获得rgb图像中每个通道的最大值。 目前，我分别迭代每个通道，如下所示： r_max = rgb[1]:max() g_max = rgb[2]:max() b_max = rgb[3]:max() 有没有办法在Torch中把它理解为一个单独的语句？有人能帮我找到可能的解决方案吗？Max采用可选的“维度”参数。 在通道以外的维度上使用此选项将得到3x1x1张量，如果需要，可以将其展平，例如： rgb_max = rgb:max(2):max(3):reshape(3) Max接受可选

假设我有一个分辨率为N×M的光学传感器，我想给另一个图像建模，这个图像的分辨率比我的传感器的分辨率大一些简单的因素。我想，假设一个理想的镜头场景，如果我们知道传感器的位置，我们就可以对这种传感器的输出进行建模。在给定假设输入图像和传感器分辨率的情况下，使用该函数对传感器的输出进行实际建模的步骤是什么？这样做有意义吗 我需要事先计算图像的空间频率吗？如果是这样的话，我就无法理解这在逻辑/物理上意味着什么。我会计算每个像素之间的对比度吗？我甚至不知道如何使用MTF执行从输入到输出的转换，因为输入需要

我正在开发自己的图像编辑器，我遇到了一点障碍。对于其他图像编辑器如何将透明颜色混合在一起，我感到困惑 以下是Photoshop和其他一些程序的实现方式： 正如你们所看到的，这不是一个简单的颜色组合！这取决于你画的是哪一个而不是另一个 这是迄今为止我在编辑器中所能得到的最接近的近似值。透明的红色和透明的绿色绘制正确，但当我在红色上绘制绿色时，我会得到一个真正明亮的绿色（0.5,1,0,0.75），当我在绿色上绘制红色时，我会得到一个明亮的橙色（1,0.5,0,0.75） 让我如此接近的公式如下

现在，我有两个选择，一个GoPro和一个arduino OV7670摄像头模块，但如果有更好的摄像头用于图像处理，我有预算购买（不到100美元）。对于实时数据处理，请使用arduino OV7670，因为使用GoPro，您需要HDMI来输入arduino视频。GoPro上的WiFi预览延迟约1-3秒，分辨率非常低。对于实时数据处理，请使用Arduino OV7670，因为使用GoPro时，您需要HDMI到Arduino视频输入。GoPro上的WiFi预览延迟约1-3秒，分辨率非常低

我正在做一个项目，需要从医学图像（.DICOM）中提取特征。我正在研究Borland C++。我从未做过这样的项目。你能为我提供一些有用的资源或算法来提取3D图像的特征吗？对于这样一个模糊的问题（什么样的特征？），只能提供一个模糊的答案。我们想到的两种算法是基于粗糙集的特征选择和基于遗传算法的特征选择。对于遗传算法，这里可以找到一个很好的示例演练： 对于基于粗糙集的选择，可以在这里找到非常全面的描述： 关于您的特性的更多细节将导致关于建议算法的更多细节

我用Keras训练了一个图像分类器，最后用代码保存了模型 model.save（'model1.h5'） 现在，当我实际尝试使用这个模型预测另一幅图像时，我使用的是代码 from keras.models import load_model from keras.preprocessing import image import numpy as np # dimensions of our images img_width, img_height = 231, 172 # load the

我正在为使用autoencoder的一类分类构建一个图像分类器 运行此模型时，我通过行自动编码器\u model.fit得到此错误： ValueError：检查目标时出错：预期模型_2具有形状（None，252，252，1），但获得具有形状（300，128，128，3）的数组 num_of_samples=img_data.shape[0] labels=np.one（（样本数），dtype='int64'） 标签[0:376]=0 名称=['cats'] 输入\u shape=img\u数据[

我需要理论为这种内核掩码实现哈里斯角。那是什么类型的内核掩码？那是prewitt还是其他内核？我很难找到一篇论文来解释内核掩码确实是一个问题 在索引到src（输入图像）之后，使用srcStride要跳过以寻址y方向中的下一个邻居的数组元素数，可以看到h按照以下顺序和以下权重从src获取元素： // Convolution with horizontal differentiation kernel mask float h = ((src[-srcStride + 1] + src[+1] +

为了简单起见，我使用这行代码从两个名为“0”和“1”的类加载图像数据集： train\u data=torchvision.dataset.ImageFolder（os.path.join（train\u data\u DIR）、train\u transform） 然后我准备好装载机，以便与我的模型一起使用，方法如下： train\u loader=torch.utils.data.DataLoader（train\u数据，train\u批量大小，shuffle=True） 现在，每个图像

我现在有两个点集（张量）A和B，形状像 A.size（）>>（50,3），例如：[[0,0,0]，[0,1,2]，…，[1,1,1]] B.大小（）>>（10,3） 其中，第一个尺寸表示点数，第二个尺寸表示坐标（x、y、z） 在某种程度上，这个问题也可以简化为“寻找两个张量之间的公共元素”。有没有一种不使用嵌套循环的快速方法可以做到这一点？您可以使用以下方法快速计算所有50x10距离： d2=（（A[：，无，：]-B[无，…]）**2）和（dim=2） 获得所有成对距离后，如果距离不超过阈值，

我正在使用OpenGL API（V4.6）来做一些图像处理的工作，它基本上是OpenGL图像加载存储在着色器中的操作，我通过glBindImageTexture加载纹理并进行一些处理，然后我想使用glGetTexImage读取更新图像的内容，但虽然函数本身工作正常，但它返回一个全黑图像，在其他着色器中加载时，情况并非如此 TLDR:Image在加载到着色器中时可以正常工作（我在很多情况下使用它，renderdoc在GPU端可以正常显示），但它在软件端都是黑色的 这就是我的输出应该是什么样子（渲染

如果我正在构建一个web服务，它使用大量照片来演示一个服务，那么实际检测照片是否处于焦点位置将非常有用 有没有办法通过编程来实现这一点？（更好的是，有这样一个例程的开源实现吗？你怎么知道它是焦点？当然，您可以识别对象，但更一般地说，因为它有细节。细节通常意味着在短像素范围内颜色的剧烈变化。我相信你可以通过谷歌找到很多边缘检测算法。没有仔细考虑： edgePixelCount = 0; for each pixel in image { mixed = pixel.red + pixel

我想估计2d图像（照片）某些部分的分维值。 如何计算该值的估计值，例如，对于带有rgb颜色的15x15像素子图像 谢谢。希尔伯特曲线的分维为2。还有一条花生曲线。您要处理什么图像？您希望使用哪种分形？将像素数据视为5维空间中的曲面（X、Y、R、G和B各一维），然后进行盒计数 更新：这是一个非常清晰的二维盒计数概述，但不难概括。图像是一张照片-因此它不是二值图像，而是一些真实对象的彩色图像。如果使用希尔伯特曲线或皮亚诺曲线，它总是2。如果使用Sierpinksi分形，则为1.26（）。在我看来，这

是否有可用的免费/开源OCR，可以针对新符号进行培训，也可以输出目标图像中找到的符号坐标？我读到tesseract OCR可以训练，但它能在OCR后给我坐标吗？有什么例子吗？我需要使用包含一个sybmol的图像来训练ocr的代码/步骤。一幅图像中大约有20个符号需要训练。然后使用经过训练的OCR检测目标图像中的SYBMOL，如果找到了，还可以给出坐标。您可以训练Tesseract识别新符号。hocr格式包含已识别单词的坐标 关于这一点，你有更多的细节吗？这些链接已过时/失效。

如何使用我的函数作为MATLAB中imresize函数的插值方法 我阅读了MATLAB关于如何使用插值方法的自定义函数的帮助，但没有任何明确的示例。我试图为ma编写一个代码，imresize命令在默认情况下将使用bicubic方法。您也可以指定其他几种内置插值方法或内核中的一种，例如 imNewSize = imresize(imOldSize, sizeFactor, 'box') 对于一个盒子形状的内核。如果您想指定自己的定制内核，可以将其作为函数句柄以及内核宽度传递到单元格数组中。例如，

我正在开发一个软件，使用AutoCAD数据作为参考，检查一些激光切割零件是否正确切割。我已经解析了dxf文件，将其转换为bmp（以及提供所有信息的xml文件），现在我想将其与实际采集的数据进行比较 我已经应用了足够的预处理来得到一个合理的阈值，二进制图片。然而，这是扭曲的（不幸的是，远心镜头价格昂贵，用户将对象放入设备中，导致一些平移、一些缩放和少量旋转，如1-2格） 我考虑过霍夫变换，但记忆是个问题。我已经尝试过边界框变换，但是未知的形状使得这很难实现。我读过关于倾斜（非对称）和配准算法的书，

有人能告诉我一个快速的函数来计算整型图像中每个像素的平方吗。我需要它的iOS应用程序开发。我的工作直接在内存中的图像定义为 int *image_sqr_Baseaaddr = (int *) malloc(noOfPixels * sizeof(int)); for (int i=0; i<newNoOfPixels; i++) image_sqr_Baseaaddr[i] = (int) image_scaled_Baseaaddr[i] * (int) image_sca

我是图像处理的新手，这是我面临的问题——比如说我有一张申请表的图像，如下所示： 现在我想检测所有要输入数据的位置。在这种情况下，将矩形划分为若干框，如下所示（并非所有字段都标记）： 我可以忍受照片盒也被发现。我已经尝试在OpenCV源代码中运行squares.cpp示例，但这并不能完全满足我的需要。我还尝试了修改后的版本——结果更糟（我的用例与OP在这个问题上的用例肯定非常不同） 此外，Hough变换以获得线条在使用/不使用模糊阈值的情况下也不起作用，因为扫描图像中的噪声会产生多余的线条，而且

首先，我自己只学了几周关于图像处理的知识，NN，dll，所以我对专业非常陌生。对不起，我的英语不好 有我画的图像或照片，我想得到物体/形状（黑点）的坐标，它周围的数字，这个数字表示圆点的序列号 如何得到它？如何检测圆点？点的形状识别？数字手写识别的数字？那你想得到这个职位吗？还是使用模板匹配？但由于手工绘制，每个点的形状都有点不同。使用神经网络？在神经网络中，神经元通常包含每个像素来识别字符，对吗？我可以用每个神经元包含的字符或绘图点的图片来识别我的整个图片吗 我是新来的，所以我真的需要你的建

使用Windows phone 8.1扫描二维码时，预览中会出现更多的二维码对象。那么，如何从图像中删除不需要的对象，比如仅裁剪二维码 我需要裁剪二维码单独，我已经扫描它 谢谢您想自己解码二维码吗？ 否则您可以使用ZXing.Net。这是一个。第一句可能是一个注释，链接的示例非常长，很难找到重要部分。标题很混乱，我想你不想识别二维码，只是想将其分割，不是吗？

我使用Aptina 5Mp传感器和鱼眼镜头拍摄图像 我使用以下算法来校正镜头失真 这不是正确地校正图像 任何帮助都将不胜感激 //code---- #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> using nam

我不确定这是否是一个适合这样一个问题的地方，所以如果有更合适的论坛，请告诉我其他的论坛 我正在构建一个照片组织应用程序。我希望该应用程序能给出保留哪些照片的建议，以及对这些照片进行哪些修改，所有这些都是基于同一用户之前的选择 因此，如果用户上传一些照片（比如说100张）并删除其中一些他们不喜欢的照片，然后使用编辑功能修改其余的照片（如裁剪、光线调整、过滤器等）。在web应用程序中，用户可以使用所有功能。当用户上传接下来的100张照片时，我想提出同样的建议。比如“根据以前的行为，你可能想删除这些照

我正在努力准备一个正确的混合对象的.svg文件，以便按照Illustrator中显示的方式加载它。我发现我可以成功导出复合路径，所以我尝试将混合对象转换为复合路径，但找不到这样做的方法。准备blend object.svg进行处理的正确方法是什么？我想要这样的形状：

对于一个课程项目，我正在训练一个单通道网络来检测图像中的多个仪器符号。下面显示了这些类的一小部分 我使用YOLO v2来训练和检测图像中的多个类。 由于这类符号的数据集不存在，我用以下两种方法对上面显示的四个符号执行了数据扩充 以0.5度的步长旋转每种符号类型，从而提供 每节课720张图片 此外，获得的720幅图像经过高斯模糊处理 （5x5过滤器）。 这将数据集增加到每个类1440个图像 YOLO v2的配置文件仅在以下行上更改： 第3行：批处理=64 第4行：细分=64（细分大小为8会

我试图在我的代码中进行图像插值。最近我听说了一种叫做双三次插值的图像插值方法。它和立方有关系吗？如果是，它们之间有什么相似之处和不同之处？双三次插值就是简单的应用于二维的三次插值 类似的术语是双线性，即二维线性插值。三线性是3D中的线性插值。我还没有见过三次曲线这个词 通常，任何插值方案都可以使用一维插值算法实现。例如，首先插值图像的行。在结果中，对列进行插值。在一个3D图像中，一个会沿着第三维度进行插值 因此，如果您知道一维三次插值是如何工作的，您还可以导出二维或三维三次插值是如何工作的。双三

我正在尝试使用GLCM计算我的1号图像的纹理特征。现在，如果我使用这些属性=[‘对比度’、‘能量’、‘ASM’、‘同质性’、‘相关性’、‘相异性’]，并计算像[0，np.pi/4，np.pi/2，3*np.pi/4]这样的4个方向角的GLCM，那么我得到4*6=24个特征值。现在我的教授说，24个特征不足以进行特征选择，所以在更多方向上计算GLCM，以获得更多的特征值，就像以前我的方向是[0,45,90135]，现在他要求我在[120,180,270]中计算，以此类推，以获得更多的特征。但在谷歌

我想知道，哈密瓜有没有像iiifhosting.com那样提供将低分辨率图像调整为高分辨率的功能 例如，如果我有1000x750的图像并将其上载到目录。当我使用哈密瓜端点url访问时， {scheme}://{server}{/prefix}/{identifier}/info.json 我得到了json响应中图像的宽度=1000，高度=750 我想将图像的宽度和高度增加到6117x4112 我这样问是因为我在web应用程序中使用mirador viewer，而mirador viewer不会