在灰度图像上创建边界框

文章/答案/技术大牛

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python、opencv、image-segmentation、bounding-box

我有一个人(灰度和分割)的图像，我想画一个图像中的每个人的边界框。我的输入图像是 ? 我尝试了this解决方案，这将给我一个边界框，如下所示 ? 当人们彼此靠近时，它似乎在这里给出了一个边界框。有没有什么方法可以让我在彼此接近的情况下也能区分。提前感谢您的帮助！

浏览 18提问于2021-07-30得票数 0

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ocr和图像预处理技术

image、image-processing、ocr

嗨，所有我有一个图像的集合，类似于汽车牌照的照片。我希望最终能够在车牌的白色内容上裁剪输入。实际图像如下所示：结果应该是这样的(颜色深度不重要) 谢谢你的帮助。向您致敬，鲍勃

浏览 0提问于2010-11-15得票数 5

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图像比较快速GPU算法找不到匹配

algorithm、opencl、rgb、h.264、yuv

我想知道比较2个RGB图像的最好方法是什么。我想要找到一个不同的边界框列表。或用于所有更改的统一边界框。任何一种都可以。假设我正在比较两个桌面屏幕，其中一个图像在右下角的时间不同，并且在屏幕的左上角移动了一个图标该算法可以找到移动的图标和变化的数字(秒)的边界框，这给出了两个包含更改的框，或者它可以生成一个最小/最大类型的逻辑，并生成一个包含这两个更改的并集的框。我甚至在</em

浏览 59提问于2019-06-25得票数 0

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消除常量运动的运动检测

c++、opencv、image-processing、motion-detection

我正在尝试在OpenCV C++中实现一个运动检测。我尝试了各种方法，例如，检测组，光流，这些方法工作得很好，但是有什么方法可以消除场景中的持续运动，比如一个恒定的风扇运动等等？

浏览 2提问于2017-11-06得票数 0

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如何使用OpenCV在多个图像和文本的文档中找到图像位置

python、opencv、image-processing

我有一个包含文本和图像的文档(它是png格式的)，还有一个源图像，它包含在文档中(源图像更大，质量更好)。我想在文档中找到源图像的位置(坐标)。使这个过程变得复杂的是，文档中的源图像可能是不均匀的(例如:垂直地比水平的大)，有点裁剪(所以它比源图像小)和轻巧的修改版本源图像(例如:有圆角的边缘)。

浏览 1提问于2019-11-14得票数 1

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二值图像矩阵

image、matlab

如何从以下位置找到矩阵值：我已经知道RGB中提取边界框的代码

浏览 4提问于2015-03-17得票数 0

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人脸检测和模糊处理

matlab、blur、face-detection、matlab-cvst

我试着用我自己的方法模糊我检测到的脸，但我只是设法裁剪出脸并模糊了裁剪后的图像，但我不知道如何将其恢复为原始图像。

浏览 0提问于2015-10-13得票数 1

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我正在为我的AP类做一个项目，它是一个iOS应用程序，允许用户拍摄名片的照片，基本上是“扫描”名片，并根据图片中的信息在电话中创建联系人。这是文件的一节：校正后的图像的灰度版本用于统计局部强度方差，以定位文本段可能的边界框。在名片中，文本通常位于组和多个位置。为了计算像素上的方差，我们考虑了一个35×35的邻域窗口，该窗口以该像素为中心。方差可以计算为EX2−EX2，其中X是表示邻域像素值的随机变量，E是期望值运算符。将盒滤波器应

浏览 4提问于2014-04-04得票数 0

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canny分割产生未链接的边

image-segmentation

我正在尝试使用16灰度图像上的canny检测器从图像中获取边缘(见下图虽然我得到了边界，但一些区域的边界是断开的(见下图)。有人知道怎样才能得到完整的边界吗？

浏览 0提问于2016-04-30得票数 2

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关于增强MetaFile的解释

c++、mfc、gdi

最近，我开始学习MFC，到目前为止，我真正感到困惑的第一件事是增强的MetaFiles，特别是这两个函数中边界矩形的用途和区别。PlayEnhMetaFile( _In_ HENHMETAFILE hemf,);pDC->Rectangle(&frame); 因此，我的预期是图元文件将在frame CRect中

浏览 2提问于2014-08-01得票数 1

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裁剪并将多边形转换为灰度

python、python-3.x、opencv、computer-vision

我有一个文本检测器，它输出检测到的文本的多边形坐标：我正在使用下面的循环来显示使用边界框检测到的文本的外观： pts = np.arrayprint('\n')return img2pts =

浏览 6提问于2019-10-18得票数 3

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如何找到所有区域的边界框？

matlab

我正在使用进行机器学习实验，并尝试基于位置对每个图像进行居中，而不是默认情况下它们以质心为中心。我使用regionprops类，BoundingBox方法来提取图像。我创建了灰度的黑白副本，使用它来确定BoundingBox属性(regionprops只适用于黑白图像)，然后将其应用于灰度原始图像，以提取精确的图像矩形。这在大约98%的图像上工作得很好。我遇到的问题是，其他~2%的图像在左上角有某种类型的噪声或错误

浏览 4提问于2012-09-29得票数 0

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tensorflow API的重复检测

python、tensorflow、object-detection-api

我目前正在使用tensorflow对象检测API，但是当在图像上创建边界框时，API倾向于在单个项上创建多个边界框。不管怎么说，我可以这样做，即在单个项目上只创建一个唯一的边界框。当前用于对象检测的模型是在开放图像数据集(来自g3doc模型动物园)上训练的更快的rcnn模型。

浏览 3提问于2019-07-17得票数 2

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在OpenCV中使用Tesseract在复杂背景中检测文本

opencv、ocr、tesseract

我想在OpenCV中使用Tesseract来检测复杂背景中的文本。我该如何着手这项任务呢？

浏览 1提问于2016-08-05得票数 1

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利用掩码对特定区域的直方图均衡化

python、opencv、image-processing、histogram、histogram-equalization

我正在处理需要处理的图像。但是，只有这些图像的特定区域是感兴趣的，所以对于每一张图像，我都有一个对应的掩膜(可以是任意形状的，而不是边界框或任何特定的)。我想做直方图均衡化，但只在“蒙面”，因为我不感兴趣的其余图像。一个类似的问题已经被问到，然而，提出的解决方案依赖于包围框或平衡整个图像，这不是我的目标。任何使用直方图均衡化或CLAHE、RGB或灰度图像的解决方案都会很有趣。

浏览 7提问于2022-05-25得票数 2

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一种基于较小数据集的孤立点检测方法

python、numpy、opencv、comparison、outliers

我有一个python函数，它接受一个较小图像的列表boxes (表示为数组)和整个图像img作为一个参数，并查找异常值。与列表中的其他图像相比，离群点要么显着地亮，要么更暗，但更暗的是更常见的情况。return list(filter(lambda x: np.mean(x['src']) < lower or np.mean(x['src']) > upper, boxes)) 这种方法允许我根据图像创建阈值有时，更亮/更暗的图像</

浏览 1提问于2019-08-01得票数 1

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灰度二维图像转换为矩形网格

matlab、image-processing、wolfram-mathematica

我想要创建一个矩形网格，用于流体流动分析，通过导入障碍的灰度图像，并将其转换为流体单元和边界单元的网格。我认为最好的方法是迭代图像的像素，并确定像素值是黑色(边界)还是白色(流体)。我需要将它映射到我在代码中指定的N网格(最好是在一个具有C_B的单元边界和单元流体的C_F的数组中)。样本图像

浏览 3提问于2015-04-30得票数 1

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从计算的光流中去除噪声

c++、opencv、computer-vision

对灰度视频的光流进行了计算，其中除了包含有用信息外，还包含真白和黑噪声斑块。我想删除这些补丁，因为相应的光流是愚蠢的。这些补丁位于图像的边缘，它们的大小因视频而异。我的目标是提取一个边界框来描述我视频中的有用信息，这要归功于光流。编辑:我看到你的答案了。我将在下周末尝试，然后再回来讨论这个问题。

浏览 4提问于2014-04-01得票数 0

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将文本图像分割为字符的最佳方法

python、opencv、image-processing、computer-vision

我需要处理一些文本图像，来自reCAPTCHA的图像。我想把图像分成几块，每一块都是一个字符的边界框。图像既包含浅色字体颜色，也包含深色字体颜色，并且所有图像都带有一些白色边距。例如：我已经将图像预处理成灰度，并对它们进行了去偏斜处理。我如何继续对图像进行切片。如何去除白边距，有没有方便的方法用相似的文字背景颜色填充空白边距？

浏览 2提问于2016-11-18得票数 1

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用于汽车前照灯检测的连通部件标记(CCL)

matlab、image-processing、computer-vision、blob、fpga

我正在开发一个在夜景中检测车辆前灯的项目。我正在做一个关于MATLAB的演示。首先使用高斯模糊对灰度图像进行滤波，然后对二值图像进行阈值处理。下一步是找到连接的组件和边界框来识别它们。但我认为这种方法在FPGA上实现时非常耗费资源。我正在考虑其他算法，如轮廓跟踪或单次通过。你们能给我一些其他适用于FPGA的CCL方法的建议吗？非常感谢

浏览 2提问于2014-02-18得票数 1

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