我使用OpenCV拼接已有一段时间了。现在我想做拼接的最后一步:裁剪图像。这导致在一般多边形中找到最大的内接轴平行矩形。我已经用谷歌搜索并找到了一些答案(HowdoIcroptolargestinteriorboundingboxinOpenCV?)。尽管程序运行缓慢，但输出图像的质量很好(裁剪图像需要15秒，而将36张1600x1200图片拼接成1幅全景图只需要47秒)，因为使用的算法时间复杂度很差(对于轮廓中的每个点，它扫描同一行/列中的所有点)。有什么办法可以改善吗？谢谢。P/S:我也找到了这本书:FindingtheLargestAreaAxis-ParallelRectang
我已经编写了与Basler相机配合使用的VideoCapture类的实现。它是这样使用的:importcv2importPyBaslerCameravideo=PyBaslerCamera.PyBaslerCamera()video.open(0)whileTrue:ret,image=video.read()cv2.imshow("Test",image)cv2.waitKey(1)我的Cython文件如下所示:#distutils:language=c++#distutils:sources=BaslerCamera.cppfromcython.operatorcimportder
在我的程序中，我加载了一些图像，从中提取了一些特征并使用cv::Mat来存储这些特征。根据我知道的图像数量，cv::Mat的大小为700.000x256(行x列)，约为720Mb。但是当我运行我的程序时，当它达到大约400.000x256(400Mb)并尝试添加更多时，它只会因fatalerror而崩溃。谁能确认400Mb确实是cv::Mat存储容量的限制？我应该检查更多问题吗？解决这个问题的可能方法？ 最佳答案 挖掘源代码，使用push_back:它检查是否有足够的空间容纳新元素，如果没有，它会重新分配矩阵，空间为(current
我刚刚开始使用OpenCV来检测图像中的特定曲线。首先，我想验证是否有曲线，接下来，我想根据垂直或水平凸或凹曲线来识别曲线的类型。OpenCV中有可用的函数吗？如果没有，您能给我一些关于如何编写这样的函数的想法吗？谢谢!顺便说一句，我正在使用C++。 最佳答案 模板匹配不是解决这个问题的可靠方法(就像从小针孔中观察物体一样)，边缘检测器不一定会返回图像中的真实边缘；诸如由于阴影而导致的错误边缘也会被返回。此外，您还必须处理边缘不完整的问题以及随着图像中场景的复杂性而增加的其他问题。总的来说，您提出的问题是一个非常具有挑战性的问题，除
我的问题很简单。这可能太简单了。但问题是，在我的一个项目上工作时，我使用以下几行来扩大二值图像。cv::dilate(c_Proj,c_Proj,Mat(),Point(),2);这基本上是用3x3矩形结构元素扩展二值图像。从最后一个参数可以看出我正在执行此操作的2次迭代，这相当于:cv::dilate(c_Proj,c_Proj,Mat(),Point(),1);cv::dilate(c_Proj,c_Proj,Mat(),Point(),1);我的问题是:如果我使用6x6结构元素只执行一次迭代，而不是执行两次迭代，那么这在准确性和性能方面是否等同于上述代码？图像只迭代一次是否更快？
背景:我有2组来自图像的颜色像素，一组对应于背景，另一组对应于前景。接下来，我使用来自OpenCV的EM为每组训练2个高斯混合模型。我的目标是找出随机像素属于前景和背景的概率。因此，我对像素上的每个EM使用函数“预测”。问题:我不明白这个函数返回的值。在OpenCV的文档中是这样写的:Themethodreturnsatwo-elementdoublevector.Zeroelementisalikelihoodlogarithmvalueforthesample.Firstelementisanindexofthemostprobablemixturecomponentfortheg
我正在尝试创建棕褐色效果。这是我正在尝试的代码:Matimage_copy;cvtColor(image,image_copy,CV_BGRA2BGR);Matkern=(Mat_(4,4)但它不起作用。我得到一个黑色图像。没有错误，没有异常，只是黑色图像。有什么想法吗？我尝试过应用不同的内核，它们确实有效。例如:Matkern=(Mat_(4,4)请帮忙。 最佳答案 您似乎正在创建一个char值的内核，但试图存储float值。确保使用与要存储的值相同的数据类型声明内核:#include#include#includeintmain
我正在使用的程序正在读取一些位图，并需要32FC1个图像。我正在尝试创建这些图像cv::MatM1(255,255,CV_32FC1,cv::Scalar(0,0,0));cv::imwrite("my_bitmap.bmp",M1);但是当我检查深度时——它总是CV_8U如何创建文件以便它们包含正确的信息？更新:如果我使用不同的文件扩展名也没关系-例如tif或png我正在阅读它-使用已经实现的代码-使用cvLoadImage。我正在尝试创建现有代码(检查图像类型)可以使用的文件。我无法在现有代码中转换文件。现有代码不会尝试读取随机图像类型并将其转换为所需类型，而是检查文件是否属于所需
在上一篇文章中，我们成功验证了IntelThreadingBuildingBlocks(TBB)与OpenMP在多线程并行处理方面的加速潜力。为了更深入地理解这些技术在实际应用场景中的效能提升，接下来我们将目光转向目标开发板环境，进一步探究这两种框架在嵌入式系统上的实际加速效果。一、OPENMP加速效果测试在探讨OPENMP对性能提升的影响时，我们首先遇到了一个有趣的插曲。通常情况下，OpenMP作为一项编译器层面的支持特性，只需在编译阶段通过简单的命令行标志即可启用，例如在使用make构建时追加-fopenmp参数，或在CMake项目中配置如set(CMAKE_CXX_FLAGS“-fope
我希望能够将数据保存到磁盘以防测试失败。有没有办法在googletest框架内做到这一点？TEST_F(test_similarity,are_similar){ASSERT_GT(1e-10,norm(im0,im1));//Iftestfailssaveimagestodiskforcomparison:imwrite("im0.png",im0);imwrite("im1.png",im1);} 最佳答案 有Test::HasFailure()、Test::HasNonfatalFailure()和Test::HasFatal
