opencv

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CMake VS2017 C++ - ファイルを開くことができませんopencv_world.lib

私は現在プロジェクトに取り組んでおり、OpenCVを追加したいと思います。 opencv 3.3.1とcmakeの最新バージョンのビルド済みライブラリをダウンロードしました。さらに、x64デバッグモードのWindows x64 OSでVisual Studio 2017を使用します。 CMakeは何もエラーなく構築できます。しかし、私はVSまたはデバッグ中に私のプロジェクトを構築したい、私は

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cv2.addweightedでエラー（）

これは私がブレンドMAGEしかしcv2.addweightedに何か（）があるために私のコードです： import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('1.png') img2 = cv2.imread('messi.jpg') dst= cv2.addWeighted(img1,0.5,img2,0.5,0) cv2.imshow('

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可逆PNG画像を作成していますか？

私は科学的な文脈で画像処理をしています。ハードドライブにイメージを保存する必要があるときはいつでも、イメージを保存し直して保存し直すことができます。私は排他的にPNG形式を使用していますが、常にロスレスな形式であるという印象を受けています。間違ったビット深度を使用していない場合、これは常に正しいですか？エンコーダとデコーダは全く役割を果たさないのでしょうか？ 2D numpyのアレイは0から25

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imshowで黒いビームの2枚の画像を別々に

私は2枚の画像を見せて、Pythonで黒いビームで視覚的に分離したいと思っています。私の問題は、Plot-Windowのcv2.imshow()機能で元の色が得られないということです。ここは私のコードです：私はプロットウィンドウで、次の画像を取得するコードを実行した後 import cv2 import numpy as np imgloc = 'path\Dosen_py.png'

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AndroidStudioのJavaCVエラーjava.lang.NoClassDefFoundError：java.lang.ClassNotFoundException：org.bytedeco.javacpp.opencv_core

私はJavaCVを使用している顔認識システムに取り組んでいます。私はOpenCVとJavaCVの両方を使用しています。私はAndroidStudioも使用しています。しかし、このエラーが表示されます。 12-20 00:22:25.315 6018-6018/com.example.nasif.xiomi_face E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main

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Android Studio NDKリンカーのエラー 'cv :: _ OutputArray :: _ OutputArray（cv :: Mat＆）'への未定義の参照

NDKを使用するAndroidプロジェクトで作業しています。もの。 ../sdk/native/jni/include/opencv2/core/mat.hpp:335: error: undefined reference to 'cv::_OutputArray::_OutputArray(cv::Mat&)' jni/scan.cpp:33: error: undefined refere

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opencvの統合中にエラーが発生しました

android studioにopencvを統合する際にエラーが発生しました。私はOpenCVのモジュール、Gradleのビルドをインポートするとき3.1.0,3.3.0,3.2.0 をしかし、モジュールの依存関係を追加しているとき、それは次のようになります：私のSDKのバージョンは、私はすでに試してみました26の OpenCVのバージョンでありますエラー。のOpenCVのGradle： ap

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Pythonの：OpenCVの：エラー：（-215）size.width> 0 && size.height> 0機能品種で::関数imshow

私はPythonでOpenCVのを使用してイメージをロードしようとしていますが、私はのようなエラーを取得しています：エラー：C：\ projects \ opencv-python \ opencv \ modules \ highgui \ src \ window.cpp：325：エラー：（-215）size.width> 0 & & size.height> 0 in function c

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openCVのEMD-L1アルゴリズムは、ゼロである距離を計算します

次のコードでは、この単純な例ではソースにハードコードされた2つのヒストグラムがあります。各ヒストグラムには128個のビンがあり、64個の最初のビンが1つのヒストグラムに対応し、64個のビンが別のヒストグラムに対応します。しかし、各ベクトルの128個のビンの後ろの64ビンには明確な相違があるにもかかわらず、合成距離は0です。私は2つの異なるベクトルがヌル距離を持つ理由はどういうものか分かりません。

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SVMを使ってSUVとセダンを分類する

セダンとSUVの画像を分類するOpenCVでSVMを実装しようとしています。私は頻繁にこの記事を参照していますusing OpenCV and SVM with images 私はセダンとSUVの29枚のトレーニング画像を持っている、と私は、このように私の訓練は29ximage_areaのサイズをマット作り、1本当に長い行する各画像を伸ばします。下の写真は、training_matがすべて白で表示