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私はEPFL SLIC-Superpixel comparision to state-of-the-artの論文を読んでいます。これは、スーパーピクセルはイメージの境界線に従うべきだと言います。イメージのイメージ境界を遵守する必要はありますか？

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スーパーピクセルの空間範囲がサイズS * Sの領域である方法は？

この論文では、すべてのスーパーピクセルクラスタセンターがS = root(N/k)の距離に位置し、スーパーピクセルの予想される空間範囲がS * Sの領域であり、類似ピクセルの検索が2S*2S。私はそれに固執しているので、誰かがこの点を教えてもらえますか？

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ハールカスケード分類器で検出された領域を分割することはできますか？

私はイメージ内のツリーを検出できるように、ハーパーカスケード分類子を訓練しようとしています。検出後、分類器はオブジェクトの周りに境界矩形を描画することが期待される。私は今、境界ボックス内に囲まれたこの領域を分割する必要があります。私は、これが背景からの木のセグメンテーションの可能性があるかどうかを知りたい。

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誤って分割されたリージョンを分割してマージする方法

クラスタ化されたセルの画像に対してウォーターシェッドのセグメンテーションを実行しました。セグメント化されていないか、全くセグメント化されていない多くのクラスターがあるようです。オーバーセグメンテーションされた単一セルも存在する。オーバーセグメンテーションされた単一セルをマージし、セルの下位クラスターをさらに分割するにはどのような方法を使用できますか？編集：セルがオーバーまたはアンダーグラウンド化

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OpenCVを使ってダーツボードをバックグラウンドから分離する方法は？

私はpythonとopenCVを使用します。私はダーツボードをバックグラウンドから分離したいと思います。 findContoursとCannyのエッジ検出で試しましたが、できませんでした。例の画像：

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画像セグメントの残り物を枝刈りする

以下の画像に示されているように、私のセグメント化の結果（分水化法によって行われたセグメント化）の中には、残っているものがあります。私は何とか矩形だけが残るように画像を切り抜きたい。この操作は長方形の形状にのみ基づいており、強度レベルには関係しません。

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黒い背景からオブジェクトを抽出するOpenCV C++

まずはVisual StudioのC++でOpenCVを使っていることを知っておく必要があります。 Original image 私は手の新しい画像を作成したいが、黒bacgroundの多い少ないで：私は絵が似ています。最終的なイメージは次のようになります：Final Image OpenCvはデバッグモードでは使用できないため、チェックするのが難しいため、アルゴリズムを実装するのに本当に問題

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私のTensorflow FCNが失敗した理由

テンソルフローで「セマンティックセグメンテーションのための完全畳み込みネットワーク」を実装しました。しかし、私の実装では意味のあることを学ぶことができず、常に0の予測やナンバークラッシュが発生しました。私はCaffeとTensorflowの違いを除いて、私が学んだすべてのトリックを試しました。私は今どこが間違っているのか考えたくない。 24時間 @ link to code

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穀粒のイメージセグメンテーション

イメージ内の異なる種類のグレインを分離しようとしています。また、画像には余分な種類の不純物物質が含まれていることもあります。ここは、いくつかの例の画像は、次のとおりです。トウモロコシや豆長いコメや小麦私は別の写真のための一般的な方法を見つけることを試みたが、結果は十分ではありません。領域を取得するためにflood-fillといくつかの勾配法を使用し、クラスター化メソッドを使用して包含を分

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OpenCVの

に輪郭内部子輪郭線の数をカウント私はこのソース画像があると私は私が輪郭を使用するこのを取得するバイナリ閾値を適用しています子供の輪郭を持つものとそうでないものとを区別する。結果の画像はしかし、緑の各輪郭に含まれる子供の輪郭の数をどのように数えますか？これは、私が使用しているコードです： - ： std::vector<int> number_of_inner_contours(contour