我正在尝试使用OpenCV从立体对图像估计深度。我有视差图和深度估计可以获得:(Baseline*focal)depth=------------------(disparity*SensorSize)我使用block匹配技术在两个校正后的图像中找到相同的点。OpenCV允许设置一些block匹配参数，例如BMState->numberOfDisparities。block匹配过程之后:cvFindStereoCorrespondenceBM(frame1r,frame2r,disp,BMState);cvConvertScale(disp,disp,16,0);cvNormalize
我需要检测物体（主要是人）与墙有关的位置。我可以在天花板上有一个固定的位置摄像头，所以我想获得一个空间的图像。然后使用该差异和当前的摄像头图像仅使用事物获取图像。然后，我可以进行斑点检测，我认为要获得位置（只需要X）。这听起来吗？我在OpenCV中不是很有成就，所以正在寻找一些建议。看答案这将是一种方法，但不是很健壮，因为视频提要不会产生一致的精确图像，因此背景永远不会被很好地减去，并且走过现场的人们会遮住光线，也可能匹配零件您的背景。从视频中删除背景的这个过程被简单地称为“背景减法”，并且有内置的OPENCV方法.OpenCV在其网站上有教程，显示了基础知识，Python和C++.
我正在使用安装了ProductivityPowerTools扩展的VisualStudio2013。除了在错误列表中报告之外，我能否进行设置以便在编辑器中标记C++编译错误(使用波浪下划线、滚动条标记等)？目前，编辑器中仅显示IntelliSense错误。我尝试转到“滚动条”选项并确保选中“显示错误”，但这没有任何帮助。 最佳答案 VisualStudio2013没有这个选项。我开了一个featurerequest在MS网站上。 关于c++-在VS2013编辑器中显示C++编译错误，我们
如果之前用的mac是英特尔intel芯片的，然后换了macM1或M2芯片的。在使用OpenCV时会报错ld:warning:ignoringfile'/usr/local/Cellar/opencv/4.7.0_7/lib/libopencv_gapi.4.7.0.dylib':foundarchitecture'x86_64',requiredarchitecture'arm64'ld:warning:ignoringfile'/usr/local/Cellar/opencv/4.7.0_7/lib/libopencv_bgsegm.4.7.0.dylib':foundarchitectur
我正在做一些简单的OCR车牌识别系统。我正在使用HaarCascades查找车牌，接下来我需要标准化此车牌，以将其放入我的OCR模块中。我正在使用floodfill找到车牌的主要轮廓，然后我执行Hough变换，找到车牌的上边界和下边界:这是我执行霍夫变换的部分代码^HoughLinesP(canny_img,lines,1,CV_PI/180,80,80,30);for(size_ti=0;i现在我需要沿着这两条线剪切和旋转这张图片。我怎样才能做到这一点？我知道我需要使用点Point(lines[i][0])..Point(linesi)，但我应该用它们做什么？所以基本上，我需要得到类
我关注了thistutorialOpenCV对象跟踪并设法使代码在我的笔记本电脑上运行，无论是在使用VisualStudio的Windows上还是在我的UbuntuVM(使用CMake)上。现在我尝试在我的RaspberryPi(运行Raspbian)上运行它。cmake.和make命令似乎工作正常但是当我尝试运行可执行文件时出现以下错误:pi@raspberrypi~/Desktop/Track$./TrackObjinitdoneopenglsupportavailableOpenCVError:Assertionfailed((scn==3||scn==4)&&(depth==C
正如我在此处询问DetectMarkerPositionin2Dimage时，我正在尝试检测图像中的多个正方形(标记)有人向我展示了一个C++解决方案，这里是:#include#include#include//See:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html//See:http://answers.opencv.org/question/60382/detect-markers-position-in-2d-images/intmai
引言本文以Ubuntu20.04操作系统为例，演示如何配置深度学习GPU环境。一、NVIDIA显卡驱动的安装访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local下载推荐的cuda并安装复制箭头所指处的命令到命令行wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_i
什么时候应该使用流媒体版本以及什么时候使用SSE2与_mm_load_si128？什么是性能权衡？ 最佳答案 流加载内在(mm_stream_load_si128)执行加载“使用非时间内存提示”(根据IntelIntrinsicsGuide)。这意味着加载的值不会导致从缓存中逐出任何内容。如果您将大量数据组合在一起，您将立即对其进行操作并且“很长”一段时间内不再查看，这将非常有用。最常见的情况是在流操作期间发生这种情况。当我知道我正在对一个大数据集执行一个简单的操作时，我就使用过它，我知道数据无论如何都会很快从缓存中被逐出。memc
假设我有一个文件，我们称它为foo.cpp，我的目标是在cuda模式下用nvcc编译这个文件。在命令行中，这可以通过调用轻松完成:nvcc--x=cufoo.cpp我正在苦苦挣扎的是让CMake做同样的事情。事实证明，CMake命令cuda_add_executable(foofoo.cpp)将过滤*.cpp文件并使用c++编译器(而不是nvcc)。请注意，将所有文件重命名为*.cu不是一种选择，因为代码库还必须支持非cuda构建。 最佳答案 在FindCUDAsourcecode我找到了一个选项来为特定的非.cu文件激活CUDA编
