bounding-box

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私は現在、ニューラルネットワークを使って画像を与えられた画像分類に取り組んでいます。私は正常に画像上に境界ボックスを作成し、それぞれの境界ボックスについて、20クラスのそれぞれの値を得るために、分類アルゴリズム（W、Bはウェイト、およびトレーニングデータから既に学習されたバイアス）を適用しました。 1つのバウンディングボックスIは、20クラスのために得た値に対しては： 221.140961 71

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setFromObject（mesh）が間違った値を返します。時には

THREE.Box3.setFromObject(*object*)が間違った値を返します。私がどのように作業しているかをあなたに示すことが最善の方法です。私は頂点から2つのメッシュを作成します。最初のものはtriangle()で、もう1つはtrapezoidForm()です。 var triangle = function (base, height) { return [

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C++パーティクルシステムの境界ボックスが機能しない

重力を含むQtを使用してC++でパーティクルシステムを作成しました。システムにも衝突を含めることができるようにバウンディングボックスを含めたいと思いますが、動作させることはできません。ここに私の.hコードは次のとおりです。 typedef struct { int top; int bottom; int left; int right; }Boundi

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SpriteKitを使用してスプライトの境界ボックス（アルファマスク）内の接触を検出する

SpriteKitを使用してiOSで開発するSwift2を学び始めています。スプライトの目に見える部分に触れたかどうかを検出できないようです。 let touchedNode = self.nodeAtPoint(location) しかし、これはスプライトのタッチを検出：私はこのように触れたノードを見つけることができます。スプライトの「透明でない」部分のタッチを検出したいと思います。私が

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VariableがValueErrorを引き起こすリストに変化しています：a.any（）またはa.all（）を使用Opencv Python

形状の周りに作成された境界矩形が別の固定矩形内にあるかどうかをチェックするコードを書いています。これは、エラーが存在しているコードのセクションです：コードの rectangle = cv2.rectangle(frame, (150, 50), (450, 400), (0, 255, 0), 2) if ID != -1: cnt = contours[ID] x, y,

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パス

にフィットして下さいバウンディングボックスは、我々はこのパスを持っていると言う：我々は内部に収まるボックスの境界を見つけるにはどうすればよいですか？はい私は、パスが任意に複雑な可能性があり、閉じてはいけないことを知っています。この問題を解決する方法の提案についてはまだ興味があります。

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OpenCV Pythonを使用してすべてのバウンディングボックスを抽出します

複数のバウンディングボックスを含む画像があります。境界ボックスを持つものをすべて抽出する必要があります。これまでのところ、このサイトから私はこの答えを得ました： y = img[by:by+bh, bx:bx+bw] cv2.imwrite(string + '.png', y) それは動作しますが、それは1つだけを取得します。コードをどのように変更すればよいですか？私は輪郭のループに入れ

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zoom map osmdroidの特定の境界ボックスに表示

マップを特定の境界ボックスにズームするには、zoomToBoundingBoxメソッドを使用します。方法は、私がこれを見つけたmapView.javaのソースコードでは、ズームレベル0 に地図を表示するが、何もしません： /** *指定されたバウンディングボックスを囲むようにマップをズーム、できるだけ近づけてください。表示レイアウトが完了した後 *を呼び出す必要があり、または画面寸法が知られてい

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境界矩形を使用して回転角度が機能しない（OpenCV/Python）

この文字をまっすぐにしようとしていますが、境界矩形を使用する方法がわかりません。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('rtes.jpg',0) ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0) ret,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,

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与えられた点を含む点のセットから最小のN次元のシンプレックスを見つけるには？

Googleとスタックのすべてを見てきましたが、まだこの問題の答えが見つかりませんでした。私は、シンプレックス法に関する結果、または最小の任意のシンプレックス（すなわち、頂点は制約されていない）を見つけるための結果を探し続ける。どちらも、分析的な解決策を考えることはできません。は Qを含有するN次元の点の集合、M、任意のN次元の点、Q、どのように私は最小のN次元シンプレックスを見つけるか、Sを考