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回答
极慢的双线性插值(与
OpenCV
相比)
、
、
、
x + 1)[channel]; } } 这是双线性插值的一个实现,我用它将一个512 * 512的
图像
我花了0.195秒来完成这项工作,但
OpenCV
的cv::resize (不是GPU版本)只需要0.026秒。我不知道是什么让我的程序这么慢(
OpenCV
比我快近750%),我想看看
OpenCV
调整大小的源代码,但我找不到它的实现。你知道为什么
OpenCV
的大小调整这么快,或者我的双线性调整太慢吗?
浏览 0
提问于2012-12-15
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1
回答
低对比度
图像
中圆的检测
我有一堆低对比度的白色乐高零件和零件的
图像
,如图所示。由于它具有很低的对比度,并且大多数边缘检测算法都不能很好地执行。我需要的特殊边缘是最外面的圆周。我试着应用了一些滤镜,但这些
图像
显然需要一些预处理。你能建议我怎么做才能得到更好的结果吗?我试着在网上搜索,但我找到的解决方案要么不起作用,要么对我来说像魔法一样。
浏览 1
提问于2020-11-18
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3
回答
如何使用
OpenCV
更改
图像
的对比度?
、
、
我想要查看某个遮罩区域中
图像
的对比度,如果太大,则将其缩小。有没有内置的函数可以帮我解决这个问题?如果不是,我应该看哪种算法?
浏览 0
提问于2011-12-30
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2
回答
图像
局部区域的对比度
拉伸
、
、
、
我想在
图像
上执行对比度
拉伸
。
图像
如图所示(数据提示是我在MATLAB中创建的,以提供有关
图像
的更多信息,时间戳已经在
图像
上)。现在,已经描述了如何执行对比度
拉伸
。因此
图像
将保持不变。所以我的变通方法是局部对比度
拉伸
。我不确定如何做到这一点(也是相对快速的,即我应该能够对比视频的
拉伸
帧,并仍然实时播放视频。我尝试了直方图均衡化,尽管它在
OpenCV
中产生实时结果,但对比度
拉伸
不是很令人印象
浏览 3
提问于2013-03-13
得票数 2
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1
回答
如何使用
OpenCV
进行非线性透视
拉伸
?
、
、
我需要执行一种
图像
拉伸
,在顶部缩放较少,在底部缩放较多。我不知道该像warpPerspective那样丢掉
图像
的一部分。这种功能在
OpenCV
中是可用的吗?
浏览 21
提问于2019-02-01
得票数 0
1
回答
用
OpenCV
用一个将
图像
投射到地面的翘曲器来增强空中
图像
我对
OpenCV
定位器的问题是,它扭曲了全景
图像
,这意味着当一个人离开第一个
图像
时,
图像
会被
拉伸
很多。 据我所知,
OpenCV
也建立在相机的假设之上,处于相同的位置。我注意到
opencv
也使用捆绑调整器,它是否使用相同的假设相机是固定的?
浏览 7
提问于2014-05-19
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1
回答
如何设置Appium以实现游戏自动化
、
你可以在相当大的程度上使用appium测试应用程序,它基本上可以在不同的步骤中进行验证,但如果像Game这样的应用程序每次都包含连续的地形和随机数据,那么如何验证那些使用Appium和Android的应用程序。
浏览 3
提问于2016-09-26
得票数 3
1
回答
如何使用
opencv
4android提供流体效应/调整位图wrt触摸事件
、
、
、
我是
OpenCV
4Android和Android的新手
拉伸
图像
相对于
图像
上的触点。但是
图像
被扭曲了,整个矩阵被颠倒了。试图从位图中获取Mat并调整
图像
大小。但我不知道我要怎么做这些?
浏览 2
提问于2014-10-16
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3
回答
OpenCV
1.1,IplImage不能正确显示
图像
、
我在使用
OpenCV
时遇到了一个奇怪的问题。假设我有一个CHAR类型的内存块,它是一个大小为X*sizeY的8位深度
图像
的缓冲区。指向
图像
的指针称为pcMask,因此我使用以下代码将缓冲区保存到名为mask.dat的文件中:IplImage *mask = cvCreateImageHeader(cvSize(sizeY,sizeX), IPL_DEPTH_8U, 1); mask->imageData为了验证这一点,我编写了一个python
浏览 0
提问于2013-12-10
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2
回答
图像
选择区域延伸至直角
、
、
、
、
目前正致力于一个问题,这是在所代表的
图像
说明。在左手侧表示源
图像
。我有选择区域,它可以是一个4分的多边形。在右手侧显示
图像
切割的结果。可以看到,在选择区域中出现的像素被
拉伸
以对所产生的
图像
进行调整。 我想知道如何使用常规的Qt或
OpenCV
来获得这样的效果?
浏览 3
提问于2020-08-11
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1
回答
当我从System.Drawing.Bitmap对象转换到cv::Mat时,位图就被破坏了
、
、
image1 = (Bitmap)System.Drawing.Image.FromFile("handbrake.bmp", true); } } 在DoSomething内部,我尝试将System.Drawing.Bitmap转换为
OpenCV
类cv::Mat。
浏览 2
提问于2017-07-03
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1
回答
使用最后一个可用像素(背景)
拉伸
图像
、
、
、
、
我有一个形状(768,576,3)的
图像
,我想将它的大小调整为(1100,1100,3)。但不是以通常的方式。 上面的
图像
必须填充三个边(上,右,左)与他们的附近的像素值,如下图。 这就像从三个方面
拉伸
图像
。如何使用
opencv
、numpy或任何其他方式以编程方式实现这一点?
浏览 1
提问于2018-09-24
得票数 0
2
回答
使用make在3+中安装
OpenCV
4时编译错误
、
、
、
、
https://github.com/
opencv
/
opencv
.git-- Up-to-date: /usr/local
浏览 0
提问于2019-04-04
得票数 10
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2
回答
如何在
OpenCV
中进行非透视
图像
扭曲?
、
、
、
我有一个
图像
,其中用户选择了一个任意的四角多边形。我试着用单应性和cvWarpPerspective来实现,谢谢, 软件
浏览 3
提问于2011-02-15
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1
回答
如何使用cv2.压缩
图像
的cv2.findHomography()
、
、
、
我正在为
opencv
使用python绑定。我正在使用键盘检测和描述(如冲浪,SIFT,.)要找到包含在目标
图像
中的模板
图像
,但是有一个问题:模板可以在目标
图像
中被“压缩”,因此宽高比与目标
图像
不同。这不适用于findHomography(),因为它假定了一个简单的透视图转换,它不能进行这种
拉伸
。 有什么办法可以做到吗?我考虑过增量地
拉伸
目标
图像
不同的值以改变高宽比,并在每次迭代中使用findHomography,但据我所知,没有办法比较匹配的质量(因为
浏览 2
提问于2017-06-07
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1
回答
C++
拉伸
均衡
图像
、
、
、
从一个(2)相等的
图像
,我必须创建一个(3)。 #include <
opencv
2/highgui/highgui.hpp>
浏览 0
提问于2014-09-14
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1
回答
如何使用
opencv
在不损失像素的情况下消除
图像
失真
、
、
、
然后我们使用函数cv::undistort()和新的CameraMatrix可以得到去失真后的
图像
。然而,我发现失真后的
图像
与原始
图像
一样大,失真后的
图像
的某些部分被黑色覆盖。所以我的问题是:这是否意味着原始
图像
像素丢失了?有没有办法避免像素丢失,或者用
opencv
获得比原始
图像
更大的
图像
?image.cols,image.rows),1); cv::undistort(image, show_image, KMatrixLeft, DistMatr
浏览 54
提问于2019-04-28
得票数 0
1
回答
cvtColor in
openCV
创建
拉伸
图像
数组?
、
、
、
、
cvtcolor(input, output, CV_BGR2GRAY); 鉴于我有限的
图像
处理知识,我不知道从哪里开始或下一步做什么。我在摩托X上
浏览 3
提问于2014-08-13
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1
回答
OpenCV
: 16位灰度
图像
的归一化结果较弱
、
、
、
我想在16位灰度
图像
中
拉伸
对比度。, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray() )给我的
图像
稍微亮了一点因此,在16位
图像
的情况下,我预计0和65535.0是正确的值。我做了一个研究,大多数答案指出,在归一化
图像
中,alpha和betha是最小值和最大值。#include "stdafx.h" #include <iostream>
浏览 0
提问于2016-12-16
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1
回答
使用camera2在纵向模式下显示CameraGLSurfaceView预览
、
、
、
我试图在Android应用程序中使用
OpenCV
,并使用Camera2 API和
OpenCV
的CameraGLSurfaceView。当应用程序在纵向模式下使用时,
图像
仍然处于景观模式(旋转90度并
拉伸
)。当它在景观模式中使用时,一切都很好。因此,我试着转换和翻转代码的c++部分中的
图像
,并将预览大小调整为纵向,但结果却是半黑色和压缩的(见图)。 还有别的办法解决这个问题吗?
浏览 1
提问于2019-06-18
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