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DataTableOutput中的混沌顺序和多帧图像中的奇怪computeFeature图

我正在使用R和EBImage包编程一个用于图像分析的闪亮应用程序。经过一些困难，我有一些不错的成绩，但在时间绘制computeFeatures的结果，我有一些奇怪的行为：我不得不明令“细胞”栏才能正常目前datatableoutput数据。图形具有“帧”因子的倒序。分布图显示帧不共享图像的通用像素尺寸。看到帧之间没有坐标x和坐标y的重叠。这意味着像框架不在同一个位置。下面是一个例子： l

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在立体视觉中将像素从一个图像映射到另一个图像

现在我有两台摄像机并完成立体声校准步骤，以抓取内在和外在参数。我在左侧相机中提取了几个特征点，并想知道如何将它们映射到正确的图像上。任何人都可以帮忙吗？我试图通过每个相机的旋转和平移矩阵来计算它们。随着SolvePnP功能在openCV，我得到R1 T1左摄像头和R2 T2右摄像头。同是天涯点[X，Y，Z]，我可以得到 [x1,y1,z1] = R1[X,Y,Z]+T1 和 [x2,y2

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用于在类似于圆形图像处理的背景中检测圆的方法

因此，为了给出问题的背景，我们试图检测使用热相机获得图像的车辆的车轮....现在很多次由于雨或其他原因，车轮冷却下来，它与道路十分相似......例如。在这里你可以看得很清楚，该轮是非常相似的背景。那么是否有任何功能或图像处理技术可用于识别暗轮或将其与背景区分开来。

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在Matlab中使用imfuse来混合灰度图像的alpha混合

我想在matlab中使用imfuse函数覆盖2灰度图像。在“重叠”区域，我想要拍摄图像A的50％和图像B的50％。我得到的是重叠区域中A和B的总和。此代码演示： A = 50*ones(100,100); A = padarray(A,[50 50],'both'); RA = imref2d(size(A)); B = 50*ones(100,100); B = padarray(B,

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将图像限制为某些颜色的方法

我有一定的11种颜色，我想限制一个正常的RGB图像给他们，我现在使用的方法是使用最小欧几里得距离找到最接近的颜色，最简单的方法，但是因为我将来会使用微处理器来实现这一点，所以速度对我来说很重要，还有其他方法，例如ANN或其他机器学习或图像处理技术，我可以用来加速这个过程？在此先感谢问：这个问题的名称是什么？所以，我可以寻找更好的

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如何使用cv2去除七个灰度图像的低位

我编写了一个脚本来去除七个最低有效位，并且只保留灰度8位图像的每个像素的MBS。要做到这一点，我用0b10000000掩盖每个像素，但没有得到预期的输出。 import cv2 import numpy as np imageSource = 'input.jpg' original_img = cv2.imread(imageSource,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2

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如何检测jpg jpeg图像文件是否损坏（不完整）？

我要在我的网站上显示从别人的图像服务器的一些图片，但一些来自图像服务器的图像只能部分显示像下面的图片图像包括宽度和高度的信息，但仅显示最高层图像的一部分。如果我用Chrome v61打开图像，它看起来像下面的图像 Chrome v61显示此颜色以呈现png图像文件中的透明度，但它在jpg jpeg图像文件中意味着什么？有没有人知道如何检测这种损坏（不完整）图像？我正试图避免在我的网站上显示这种

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如何使用1D高斯内核在Filter2D上执行自定义2D内核

我想在我的映像上复制过滤器序列，为此我需要创建包含Filter2D内核和高斯内核的内核。通常我们应用高斯滤波器，然后应用filter2D。造成这种情况的常用命令是： kernel2D= Mat::ones(kernelSize, kernelSize, CV_32F) *(1/(float)(kernelSize*kernelSize)), Point(-1, -1); GaussianBlur

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当物体偏离视野时，点云ICP结果不准确

我是点云新手。我正在尝试使用ICP算法来实时跟踪对象的移动，并且大部分时间我都能获得预期的结果。但是，当物体用完照相机的视野时，结果将不准确，如图所示。我想改善结果。任何人都有这种情况的经验？谢谢！良好的效果：良好的效果：坏的结果：

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左乘阿尔法图像有效

负载32位图像转换为缓冲和我然后预乘与相应的α颜色值以用于混合。下面的作品，但我想知道是否有这样做的更有效的方法，即使它只导致足够好的近似？图像数据是这种类型的指针： typedef struct rgba_pixel { uint8_t r; uint8_t g; uint8_t b; uint8_t a; } rgba_pixel; rgba