我想使用LBP和SVM创建一个实时情绪识别程序。经过面部检测过程后，我将捕获的图像转换为32x32像素的灰度图像。我很难为我的LBP创建和显示直方图(我使用简单的、未插值的LBP)。到目前为止，我得到的是实时显示生成的LBP图像。Ahonen等。al的论文指出dividetheLBPimageintomlocalregionsandextractahistogramfromeach(region)我们如何确定m个局部区域的数量？我一直在努力寻找答案here,和here但我无法理解它。我在这里看到了berak关于空间直方图的工作，但我仍然感到困惑。有人可以逐步教我吗(是的，我是新手:/)

我正在使用opencv中的背景减法进行对象跟踪。我拍摄了一段足球视频样本，我的目标是跟踪球员并过滤掉较大的field标记。由于非静态相机，大线也被检测为移动，如下图所示:我利用霍夫变换来检测线条，并在设置适当的阈值后，能够过滤掉中间的线条，图像如下所示:现在我关心的是过滤这2个弧。问题1.我可以通过哪些方式做到这一点？我如何利用弧线(又长又细)和播放器(紧凑的Blob)在“属性”上的差异？此外，Hough变换函数有时会报告许多误报(将高瘦玩家检测为直线，甚至连接2个玩家以显示更长的线)。问题2、如何规定“待检测”线的最大粗细，并保持严格的标准“只”检测线？谢谢。

我想同时显示3个视频：我现在在全屏上打开1个视频的方式如下：importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture('C:\Users\NachoM\Videos\VTS_01_1.mp4')while(cap.isOpened()):ret,frame=cap.read()cv2.namedWindow("window",cv2.WND_PROP_FULLSCREEN)cv2.setWindowProperty("window",cv2.WND_PROP_FULLSCREEN,cv2.WINDOW_FULLSCREEN)gray=cv2.cvtColor(f

我期待在Opencv中进行3d图像处理的教程。我有O'Reilly出版的书，这是一本用于Opencv中的2D图像处理的好书。谁能给我介绍一些3D图像处理的资源？ 最佳答案 本题中的3D图像代表体数据，通常是指CT/MRI数据等2D图像系列。下面有几个有用的库:VTK:VisualizationToolkit，最初是为可视化3D体数据而设计的，一些核心算法如raycasting和marchingcubes提供。ITK:Insighttoolkit，VTK的兄弟，都是Kitware开发的。ITK用于3d图像处理，如配准和分割，它没有可视

在我的项目中，我包含了一个由外部库提供的头文件。使用/W3，所有内容都可以在没有警告的情况下编译。但是，我希望我的项目能够使用/W4进行干净地编译。这对我的代码来说没有问题，但外部header会发出大量警告。我知道我可以做这样的事情:#pragmawarning(push)#pragmawarning(disable:####)//includehere#pragmawarning(pop)但是有一长串要禁用的警告。有没有一种方法可以在包含此header时将警告级别设置回/W3，同时仍使用/W4编译我的其余代码？谢谢! 最佳答案 #

一、Edge安装二、Edge版本查看1、安装内核要保证内核版本已浏览器版本一致2、Window环境在edge浏览器中输入：edge://version/3、Ubuntu环境在浏览器目录执行./microsoft-edge-beta-verison三、EdgeDriver安装1、下载地址：https://developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/tools/webdriver/2、下载相应环境的压缩包.zip形式（Ubuntu使用uzipxxx.zip解压）3、Window环境下解压后会得到msedgedriver.exe文件将其移到edge目录下

我正在使用这个库org.bytedecojavacv1.3.2OpenCV版本似乎是3.2我发现相同的在stackoverflow上使用接受答案的问题，但它似乎与API或其他库的较旧版本有关。这个代码对我不起作用...publicMatbufferedImageToMat(BufferedImagebi){Matmat=newMat(bi.getHeight(),bi.getWidth(),CvType.CV_8UC3);byte[]data=((DataBufferByte)image.getRaster().getDataBuffer()).getData();mat.put(0,0,da

在将项目从VisualStudio2005移植到2013时，我遇到了这种我无法找到解释的奇怪行为。上下文是关于通过多次包含某个头文件来创建模板特化，但在每次包含之前更改预处理器定义以基本上生成不同的类声明。我可以将问题缩小为以下情况:gen.hpp#ifdefENABLE_GEN#ifdefGEN_SWAP_ORDER//(1)classFoo{};#elseclassBar{};#endif#endifmain.cpp#defineENABLE_GEN#include"gen.hpp"#defineGEN_SWAP_ORDER#include"gen.hpp"intmain(){Fo

我尝试使用openCV/c++从LI-USB30_V024立体相机捕获左右图像，而不自动将其转换为RGB。相机输出YUYV格式的图像。我尝试使用videoCapture.set(CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB,false)但我收到消息“HIGHGUI错误:V4L:设备不支持属性(16)”。我想避免转换为RGB的原因是因为相机将左右视频打包到单个YUYV图像中。两个相机都是单色的，据我所知，左侧图像信息在Ychannel中编码，而右侧图像在U和Vchannel中编码。例如，如果我运行guvcview，我会得到一个图像，其中包含叠加的左右图像。它看起来像一张黑白图像(左边的

人脸检测是一种计算机视觉技术，旨在识别图像或视频中的人脸。这项技术的基本内容包括使用特定的算法和模型来定位和识别人脸，通常涉及在图像中寻找面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以便准确地确定人脸的位置和边界。人脸检测技术的重要性在于它在许多领域中具有广泛的应用，包括人脸识别、安全监控、人脸融合等。在人脸识别领域，人脸检测是一项关键技术，它为识别和验证个人身份提供了基础。通过检测和提取人脸特征，系统可以对个体进行准确的识别，用于解锁手机、进入安全区域、进行身份验证等场景。在安全监控方面，人脸检测可以帮助监控系统自动识别出监控画面中出现的人脸，并及时作出响应。此外，人脸检测还广泛应用于社交媒体、摄影美化