canny-operator

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私はpythonを使ってopencvを使っています。私は、リンクのような異なるサイズの円のトレイを持っています。 https://is.alicdn.com/img/pb/810/421/429/429421810_364.jpg これは実際の画像ではありませんが、上記の画像と非常に似ています。イメージ内のトレイを検出し、トレイ内のすべての穴（円）の輪郭を見つけなければなりません。画像を撮影す

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opencvで「オーバーロードされたメンバ関数」を呼び出す

OpenCVでは、一部の関数に「オーバーロードされたメンバ」の対応があります（たとえば、Canny edge detection）。私の質問は、私のコードでこのオーバーロードされた関数をどのように呼び出すのですか？私がcv2.Canny（）を呼び出すと、引数にかかわらず常に "standard Canny"が呼び出されます。私はここではUbuntuの14に、をPythonの2.7（？多分それは

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OpenCVでのエッジ検出

OpenCV Javaでエッジ検出のコードを記述しました。ここでは、画像の背景が精度を上げるために白い部分になります。我々は、エッジ検出部のための以下の機能を追加しました：バックグラウンドでも他の点は、コードに影響を与えるエッジとして現れるよう Imgproc.GaussianBlur(im, im2, new Size(0,0), 10); Core.addWeighted(im, 1.5,

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PHPを使って手のひら画像から手のひらを認識する方法

手の平の向きから、手のひらが左か右かを検出する必要があります。また手のひらから線を抽出したい場合は、PHPライブラリがありますか？またはどのように私はこの種のもののためのPHPでネイティブライブラリがあることを非常に疑うPHP

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Pythonを使用して操縦可能なエッジ検出フィルターを作成する方法、または希望の角度に適合しないエッジを破棄する方法

OpenCVを使用して基本的なCannyエッジ検出を行う方法を知っています。しかし、私は所定の角度の15度以内に収まらないすべてのエッジを捨てる必要があります。ご協力いただければ幸いです。

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非常に正確なライン検出、openCV Java

実際のアプリケーションで問題を説明することから始めます。私は暗い表面を指しているカメラを持っています。給紙装置（制御コンピュータによって指示されたときにページを吐き出す単純な機械）は、カメラが見ている領域に用紙を給紙する。私は画像を処理し、フィーダが正しくフィードしたかどうかを判断しています。これは、ページが存在するだけでなく、複数のページが存在するかどうかを判断できる必要があることを意味しま

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カメラを使ったOpenCV検出画面

私は、iPhoneのカメラを使ってテレビ画面を検出しています。現在のアプローチは、ピクセルごとに後続のフレームを比較し、累積差を追跡することです。結果は画像に示されているように2値画像です。私にとっては、これは長方形のように見えますが、OpenCVではそうは思われません。その側面は完全に真っ直ぐではなく、時には検出を困難にするためにさらに色のにじみがあります。 OpenCVに慣れていないので、矩

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文書の画像上のエッジを検出し、セクションを別々の画像にカットするにはどうすればよいですか？

タスクはドキュメントのイメージを撮り、別の 'セクション'を囲む直線を利用してイメージを別のドキュメントに分割してさらに解析することです。異なる 'セクション'のサイズは、ページごとに完全に可変です（数千ページに対応しています）。文書がレイアウトされているかの例：画像解析/操作が私には全く新しいものであるここで、これらのイメージの1がどのように見えるかの画像です。これまで私はScikit画像の

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OpenCVとPythonを使用してウォーターエッジを正確に検索

OpenCV/Pythonを使用して水のエッジを検出しようとしていますが、結果はかなり不正確であり、堅牢性はありません。これは私がこれまでに達成したものです： Original Image, output image Canny Edge detection 私は現在、いくつかの変数（ガウスぼかしのレベル、キャニーエッジ検出のために使用されるシグマ、および最大偏差を設定されてやっています中央レベ

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OpenCV 3.3で複雑な背景と豊富なテクスチャを持つ画像の輪郭を見つける3.3

私はOpenCV 3.3を使って以下のような大理石のスラブ画像を処理するプロジェクトに取り組んでいます。私が働いているさまざまな大理石の質感や大きさを持ついくつかのより多くのサンプルがhttps://1drv.ms/f/s!AjoScZ1lKToFheM6wmamv45R7zHwaQ で見つけることができる要件は次のとおりです。背景から大理石のスラブを分離し、背景を取り除き（白い色で塗りつぶす