bounding-box

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私は、線の並びの境界ボックスを（平行線なしで）計算したいと思います。境界ボックスには、線の配置のすべての交点が含まれている必要があります。私はいくつかの研究を行い、境界ボックスを計算することはO（n log n）時間で可能でなければならないことを何度も発見しました。残念ながら私はこの主張の原因を見つけることができませんでした。私はO（n log n）時間でこの問題を解決するアルゴリズムを考案し

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Google Mapsでバウンディングボックスを取得するApi Js

Googleマップのapiでポリゴンのバウンディングボックスを取得するにはどうすればよいですか？私はそれを達成することができますオープンな層ではなく、Googleマップではない。バウンディングボックスのサイズを増減することで、JSTSとの交差点を操作できるようにするためには、バディグボックスを取得する必要があります。 function initMap() { var map = n

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openlayers - バウンディングボックスでマップを中央に揃える方法

指定されたバウンディングボックスでマップを中央に配置しようとしています。 OpenLayers FAQにも（swissProjectionを使って）その例がありますが、うまくいきません。いくつかのフォーラムで見て、それを動作させる方法を理解できません。多分誰かが知っています。ここではコードです： var extent = [-9022321.0707,3022167.2243,-8849726

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TensorBoardで検出された真実が表示されます

私はオブジェクト検出にTensorFlowモデルのレポを使用しています。評価のために、私はmapsと結果を表示するTensorboardを使用しています - 検出されたオブジェクトの予測バウンディングボックス。私は、予測されたものとともに、グラウンドトゥルーバウンディングボックスを表示したいと思います。どうすればこれを達成できますか？

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Tensorflow DrawBoundingBoxes C++

C++でTensorflowを使用してオブジェクトを検出しています。それはうまく動作し、私はいくつかの視覚的なフィードバックを持ってボックスを描画したい。そこ操作tensorflow :: OPS :: DrawBoundingBoxes私はこれをやらせるだろうですが、問題は次のとおりです。私は入力値がボックスのあるべきかを理解していません。 boxes: 3-D with shape [ba

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固定角度のない画像に回転したバウンディングボックスを描く

Imプログラミングとopencvに新しいですが、色分けを使ってhddを検出しようとしています。私のコードは、これまで、イメージをロードするさまざまな色と3枚のマスクを作成し、非ゼロの点の周りに直立バウンディングボックスを描画します。 int main(int argc, char** argv) { //Load the image Mat img = imread(argv[1], 1)

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Google Cloud Vision OCR APIがバウンディングボックス/頂点の不適切な値を返す

Google Cloud Vision APIの「TEXT_DETECTION」オプションを使用して一部の画像をOCRしています。個々の文字の周囲にある境界ボックスは、正確でない場合もあり、時には同じ画像内にない場合もあります。これはビジョンアルゴリズムの確率的な性質、Vision APIのバグ、または私がその応答をどのように解釈しているのかという問題の通常の副作用ですか？ここで私はバウンデ

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テンソルフローオブジェクトのカスタマイズ境界ボックスの太さとラベルのフォントサイズ

実行予測はhttps://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynbです。 OSプラットフォームおよびディストリビューション（例えば、LinuxのUbuntuの16.04）：のLinuxのUbuntu 16.04 が私としてラベルのフォントサイ

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クラスタバウンディングボックスとそれらの上に線を引く（OpenCVの、Pythonの）私は下の画像の中の文字の周りにいくつかのバウンディングボックスを作成し、このコードで

： import csv import cv2 from pytesseract import pytesseract as pt pt.run_tesseract('bb.png', 'output', lang=None, boxes=True, config="hocr") # To read the coordinates boxes = [] with open('out

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tf.image.sample_distorted_bounding_box ValueError

tf.image.sample_distorted_bounding_box関数を使用して、より多くのオブジェクト検出トレーニングデータを作成するために、既存のラベル付きバウンディングボックスイメージを拡張しようとしていますが、これらのエラーが発生し続けていますhere。境界ボックスを描画するときに境界ボックスが正しく設定されていることがわかります。 img = mpimg.imread('bPa