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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
image-processing - オープンソースのマシン ビジョン ライブラリ
無料/オープンソースのマシン/コンピューター ビジョン ライブラリはどれですか?
回答のまとめ
ライブラリ
他の
c++ - 画像を300DPIに拡大するにはどうすればよいですか？
画像認識用のC++ライブラリの質問に対する受け入れられた回答：文字列への単語を含む画像は、次のことを推奨しました。
- 入力画像を300DPIにアップサイズ/ダウンサイズします。
これをどのように行うか...DPIは画像形式ではなく、モニター用であるという印象を受けました。
c# - Wiiリモコンからカメラへ？
私はJohnny Chung Lee スタイルのWiimote プログラミングをいくつか行ってきましたが、Wiimote の比較的狭い視野と 4 ポイントの制限に問題が生じています。Creative Liveを購入しました！85度の視野と高解像度のカメラ。
私のプロトタイプ アプリケーションは C# で書かれており、そのまま使用したいと考えています。
それで、私の質問: カメラの視野内のポイント (おそらく LED) を追跡できる C#.Net カメラ/ビジョン ライブラリを見つけたいと思います。将来的には、R/G/B ポイント トラッキングに移行して、より多くのポイントを追跡し、より簡単に識別できるようにしたいと考えています。助言がありますか？
c - 奇妙な OpenCV 距離変換の結果
異常検出を支援するために、しきい値処理されたバイナリ イメージに対して距離変換を実行しようとしています (オブジェクトのエッジ周辺の大きな変化を検出できることを願っています) が、何らかの理由で、距離変換スクリプトを実行すると、奇妙なバンディング タイプの効果が得られます。サンプル ディレクトリの Distance Transform デモ スクリプトで同様のことをテストしましたが、同じ結果が得られました。私が思いついた考えられる理由の 1 つは、距離が 0 ～ 255 のスケールを超えていたため、基本的には境界内に収まるようにモジュラス化されていることです。これについてアドバイスできる経験をした人はいますか？ 画像とコードが役立つ場合は、ブログに投稿し ました よろしくお願いします、イアン
computer-vision - コンピューター ビジョンについて学ぶ
私は、コンピューター ビジョンの分野とその可能性に非常に興味を持っています。参考書と一緒に学習できる例 (できれば .NET で実装されたもの) はありますか?
image - 画像比較-高速アルゴリズム
画像のベーステーブルを作成し、それと新しい画像を比較して、新しい画像がベースの正確な（または近い）複製であるかどうかを判断しようとしています。
たとえば、同じ画像の保存を数百回減らしたい場合は、そのコピーを1つ保存して、その画像への参照リンクを提供できます。新しい画像が入力されたら、既存の画像と比較して、重複していないことを確認します...アイデア？
私のアイデアの1つは、小さなサムネイルに縮小してから、100ピクセルの位置をランダムに選択して比較することでした。
c++ - OpenCVに画像を保存する
私はOpenCVを初めて使用し、画像をキャプチャしてファイルに保存しようとしています。参考までにコードを以下に掲載します。
jpgファイルは保存中ですが、黒です。
すべての機能が成功しています。XPとVistaの両方で上記のコードを試しましたが、結果は両方で黒い画像になります。私が見逃しているものを教えてください。
python - Python でのマシン ビジョン
Python を使用していくつかの基本的なマシン ビジョン タスクを実行したいと考えており、作業を開始するのに役立つチュートリアルがどこにあるかを知りたいです。
私の知る限り、マシン ビジョンを実行する Python の無料ライブラリはPyCV (明らかにOpenCVのラッパー) だけですが、適切なチュートリアルが見つかりません。
私の主なタスクは、FireWire から画像を取得することです。イメージをさまざまな領域にセグメント化します。次に、各領域で統計を実行して、ピクセル領域と重心を決定します。
以前は、Matlab のImage Processing Toolboxを問題なく使用していました。Python で同等のものを見つけたい関数は、 graythresh、regionprops、およびgray2indです。
ありがとう！