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Windows 10のPCでPython 2.7でOpenCV 3.3を使用しています。私のプロジェクトの1つでは、いくつかの追跡を行うために外部のウェブカメラを接続しています。ウェブカメラが接続されている限り、すべてがうまく動作します。プログラムが実行される前またはプログラム中にWebカメラが切断されると、プログラムがクラッシュします。ダミープログラムを試して何がうまくいかないかを調べると、私は

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OpenCv-3.3.0とGTK + 3の両方をgccでCコードでコンパイルできますか？

私はC処理用画像ライブラリを探していて、OpenCVライブラリが最も便利であることを知りました（人のアドバイスに従って）。だから私は、最新バージョンをインストールすることを決めたが、私は私の既存のGTK +（C）プロジェクトに含まれるようにしようとしたとき、それはエラーをコンパイルする私を与えた： undefined reference to cvRound 正確なメッセージは次のとおりです。

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OpenCv 3.3.1 C++のトラッキングでランダムクラッシュが発生する

DTUのスタートラッカーが撮影した一連の画像を入力するプログラムを作成しています。背景が黒で星が白のROIで構成されています。私のプログラムは星を追跡する必要があります。コード： #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2\video\tracking.hp

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マルチスレッドビデオキャプチャからフレームにアクセスしようとするとエラーが発生する

2台のカメラからストリームを送信するのにltbbを使用しています。 ltbbは、2台のカメラからの同時ストリーミング用に2つのスレッドを作成します（2台のカメラのため）。フレームをフェッチするために並行キューを使用します。私はiMats[i] = frameを行うと、他の関数に渡していたときに while (waitKey(20) != 27) { //Retrieve fra

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cv :: cv :: Matオブジェクトをループしている間のメモリ位置の例外

空の行列hide_imageをゼロ値で作成します。内容は正しいです - 672x896各要素は値で埋める必要があります、私はループでそれを行います。しかし(0, 299)要素コードに例外をスロー： Unhandled exception at 0x00007FFD3C063C58 in stego.exe: Microsoft C++ exception: cv::Exception at me

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テンソルフローでMTCNNを使用した顔検出のモデル精度を向上させる方法

MTCNN検出によるテンソルフローを使用して顔検出を行っています。私は顔の検出を取得し、検出された顔の数を発見しました。検出モジュールでは、顔の一部が検出されていない。どうすればそれを解決できますか、どのようにしてモデルの精度や信頼スコアを改善したいですか？モデルの精度を向上させるために、ハイパーパラメータ、つまり学習率を変更できる場合は、と思っていますが、やはりハイパーパラメータを変更して

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LD：「LDを取得-llibopencv_dnn.3.3.1.dylib

が見つかりませんライブラリ：-llibopencv_dnn.3.3.1.dylibが見つかりませんライブラリ： 11:27:44: Running steps for project Hello_OpenCV... 11:27:44: Configuration unchanged, skipping qmake step. 11:27:44: Starting: "/usr/bin/make

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OpenCV Color Detection Error

ウェブカメラのフレームに表示された多数の色を検出するためにラズベリーパイにスクリプトを書いていますが、問題が発生しているようです。次の画像は、私の電話に空白の赤い画像をつけています。私は代わりにオレンジ色を得ているようだ。今 I角が電話は私が実際に予想される赤い色を生成します。私は、このような場合は、なぜわかりません。私はlogitech c920ウェブカメラを使用しています。このウェブカメラ

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OpenCVオブジェクトをPythonでメモリに保存する

私はOpenCVライブラリとPython言語を使用してFisher Faceアルゴリズムを使用して顔認識モデルをトレーニングしています。 fisherFace = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create() fisherFace.train(imagefaceList, np.array(labelsIndexList)) ファイル/メモリにこのモデ

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JupyterのWebカメラにアクセスザイリンクスのノートブックPynq FPGA

Hey guys私のPynq FPGAに接続されたUSBウェブカメラのライブビデオフレームを取得したいと考えています。目標は各フレームで動き検出を行うことですが、私はライブビデオを取得するのに苦労しています。私はこのlinkの最初の例を試しましたが、本当に悪いフレームレートを取得します。私は、次の行を追加してより良いレートを得ようとしました：vc.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60)