問題タブ [centroid]

k-NN 分類器を使用してオブジェクト認識プログラムを作成しようとしています。分類器のトレーニング部分と認識するための画像がたくさんあります。これらの画像はグレースケールで、画像ごとにオブジェクト (エッジのみ) があります。それらの重心を計算する必要があるため、 と を使用 img=im2bw(img) しregionprops(img,'centroid')ます。

問題は、これらのエッジの一部が閉じていないため、regionprops が機能しないことです。画像を浸食してみました (エッジは黒、白の背景) が、これらのエッジのエンドラインが互いに離れすぎています。関数を使用してそうしようとしbwmorphましたが、それでも機能しません。

何か案は？

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誰かが試してみたい場合に備えて、いくつかの画像を追加しています：

イメージがあります

.

重心を見つける処理を行った後、重心が 4 つあります。私の目標は、線を使用してそれらを接続し、この領域間の角度を測定することです。重心と私の目標を明確にするために、 を開くことができます。

ここに重心を達成するための私のコードがあります

問題は、次のことをまだ混乱していることです（各重心を接続して角度を測定する）。あなたの助けが必要です、ありがとう

複数のオブジェクトを追跡してそれらの重心を最終的に取得できるプログラムを作成しています。これらの重心を使用して、別のオブジェクトの最も近い重心に接続します。しかし、私の問題は、私のプログラムがビデオ上の重要なオブジェクトを 1 つだけ追跡し、このオブジェクトの重心を表示していないように見えることです。誰でも私を助けることができますか？

}

重心の計算とクラスタリングに基づいた多くのドキュメントを見つけたようですが、重心の値を自分で割り当てるとどうなるでしょうか。

14 の異なる重心ベクトルを提供するとします。これらの 14 の異なる重心値にデータをクラスター化するにはどうすればよいでしょうか?

これは簡単な質問かもしれませんが、オンラインで答えが見つからなかったので、確認したかったのです。

各時点でオブジェクトの重心をすべて見つけて、各フレーム間の時間に基づいて速度を計算できるオブジェクト追跡スクリプトを開発しようとしています。私はチュートリアルの Motion-Based Multiple Object Tracking を使用しており、それをビデオでうまく機能させることができましたが、今は各オブジェクトの重心データを抽出し、その後速度を計算する方法を見つけようとしています! おすすめがあれば教えてください！

ベスト、ベン

バックグラウンド：

gSLICrを使用して画像の SLIC スーパーピクセルを計算しました。これは、画像スーパーピクセルの「ピクセルごとのマップ」をインデックス (0 からスーパーピクセルの数 - 1) として提供します。

const int*このマップは、インデックスを含む整数 const 配列 ( ) へのポインターです。

OpenCV を使用して、各スーパーピクセルの重心を計算したいと思います。

Matlabのバックグラウンドから来て、次を使用してこれを行いますregionprops：

OpenCV を使用してこれを行う方法がわかりません。

質問:

const int*(i)配列をに変換するにはどうすればよいcv::Matですか?

(ii) (i) の行列からスーパーピクセル重心を計算するにはどうすればよいですか?

数学クラスの三角形のオルソセンター、外心、および重心を計算するプログラムに取り組んでいます。最近、エラーが発生しました。ポイントをプロットすると、いくつかのポイントが二重にプロットされます。私は何人かのクラスメートと一緒に先生と話しましたが、どこが間違っているのか誰も知りません。何かアイデアはありますか？

だから、どんなアイデアも本当に感謝しています。