image-processing

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    如何向前端投放图像金字塔？

    我创建了一个图像金字塔，由大约5个目录中的20-50个图像组成。向前端服务的最佳方式是什么？将目录托管在可直接引用的地方？这似乎并不安全。通过API单独提供50个服务？这似乎相当笨拙。我不确定那是否会起作用。我相信他们需要进入目录结构来与前端组件进行交互。那可能吗？ 任何意见表示赞赏。
    node.js reactjs image-processing 2017-10-11

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    使用python Normalize人脸标志数据

    我目前正在学习python并使用tensorflow进行游戏。 我有一堆图像，我已经获得了一个人的面部特征，如耳朵和眼睛的地标（像素点）。另外，它还为我提供了一个存在脸部的方框（4个坐标）。 我的目标是将来自不同图像的所有数据归一化为标准大小的矩形/平方，并计算相对于归一化大小的地标的位置。 是否有一个API可以让我做到这一点，或者我应该开始自己计算点数？ 在此先感谢。
    python image-processing 2017-10-11

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    SIFT描述符的大小

    做了描述符的所有向量，由SIFT描述符为同一图像提取的描述符具有相同长度或大小的描述符是不同的，因为我误解了这一点？ 问候！
    image-processing computer-vision sift descriptor 2017-10-12

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    将二维图像转换为三维图像的算法

    为了研究目的，是否有任何现有算法可以将二维图像转换为三维模型？例如，将一个圆形转换为球体或将苹果图像转换为苹果的三维模型。简单的算法或不完美的算法也很好。如果没有，我应该查看哪些领域或领域以了解更多信息？
    algorithm image-processing dimension 2017-10-12

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    在图像中删除多余的线条

    我有一个图像，几乎平滑的背景和一些额外的线条。我想将图像从RGB色彩空间转换为LAB色彩空间，然后平均像素的“L”部分。 但在转换之前我想删除多余的行或者在某种程度上忽略平均“L”部分中的行像素。有没有任何算法来做到这一点？ 下面是我有的图像的一个例子。
    algorithm opencv image-processing 2017-10-12

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    为图像处理创建管道

    我正在处理一些非常简单的图像处理步骤。 步骤如下：从AWS S3 下载图像的特定ID从GIF 格式化图像或任何以可能的话JPG 检查图像尺寸 调整图像（只是在想它：上采样/下采样图像 - 目前还不能确定，如果这一步来了） 图像分类和更新数据库信息 得到一张ID和重复1次。 如果我不得不快速实现它，而不会想到我只需为每个步骤编写一个带有子函数的简单python脚本（并且在出现问题时抛出异常 - 某些
    image-processing pipeline luigi 2017-10-12

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    可分离的sobel滤波器实现openCV C++

    我正在创建我自己的可分离sobel滤波器实现的实现。我的函数的输入是kernelSize，梯度Y的水平滤波器为pixelsY1，梯度Y的垂直滤波器为像素Y2，梯度X的水平滤波器为像素X1，梯度X的垂直滤波器为像素X2。 X1的输入是[1,0，-1]（水平） X2的输入是[1,2，1]（垂直） Y1的输入是[1 ，2，1]（水平） Y2的输入是[1,0 -1]（垂直） void gradientFi
    c++ opencv image-processing 2017-10-12

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    128筛选描述符的值？

    我知道我们在关键点周围放置了一个16x16的“中间”像素窗口。我们将该窗口分成16个4x4窗口。从每个4x4窗口，我们生成一个8个bin的直方图。每个箱对应0-44度，45-89度等。将来自4x4的梯度方向放入这些箱中。这是为所有4x4块完成的。最后，我们对你得到的128个值进行归一化。 当他们得到他们的价值 但我误解了其中128号从得到他们的价值？它是指相应的方向值大小还是什么？ 如果有人描述的
    image-processing computer-vision sift 2017-10-12

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    OpenCV直方图蒙版

    我想计算图像的直方图。 我必须使用面具。我的面具应该看起来像黑白图像？ 黑色忽略空间，白色来计算？ 创建蒙版。我将白色像素（R> 220 & G> 220 & B> 220）替换为黑色，其他替换为白色。 我在做对吧？
    c# image opencv image-processing 2017-10-13

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    智能手机上的人体姿势估计/匹配

    我正在开发一个人必须模仿预定姿势的项目。照片是由模仿此预定义姿势的人制作的。 然后，从这个图像中提取人的人体姿势，并与预定义的姿势进行比较。最后一个得分机制决定两个姿势的匹配程度，或者它们完全匹配。 我想为智能手机开发，因此理想情况下，所有内容都嵌入智能手机本身。这意味着，该实现能够在CPU或智能手机GPU上运行（例如Moto G5 Plus，板载Adreno 506 GPU - 支持OpenGL
    image-processing tensorflow computer-vision deep-learning openpose 2017-10-13
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