我有这段代码可以检测面部表情，但它会在没有面部表情的地方找到面部表情。所以我想知道是否可以放心地做到这一点。我尝试在谷歌上搜索如何做到这一点，但没有找到任何有用的东西。importcv2fromdeepfaceimportDeepFace#Loadfacecascadeclassifierface_cascade=

参考图：带孔焊条：https://i.sstatic.net/VaVQX3th.jpg普通焊条：https://i.sstatic.net/MBcyyIyp.jpg我在使用opencv检测缺陷（例如孔、不均匀性）时遇到问题。我是opencv的新手，尝试过轮廓检测、边缘检测，但没有得到想要的结果。我想使用opencv构建一个算法来

我正在使用OpenCVContrib4.10.0版本检测charuco板。一旦我检测并估计了它的姿态，我就会尝试绘制轴；但是，如果我改变它们的长度，即使一切保持不变，我也可以看到不同的轴。我提供了示例图像、相机参数和要重现的代码。也看看附加的图像。importosi

importkerasimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2importglobimportimutilsfromimutilsimportpathsimportosimportos.pathimportsysimporttensorflowprint(os.getcwd())os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS']='0'cap

因此，我使用这个剪辑模型来执行一些标记任务。但是当我使用剪辑模型的文本编码器时，它会出现以下错误：<ipython-input-117-4c513cc2d787>inforward(self,batch)34print(y.size())35print(y.dim())--->36y=self.text_encoder(y)37

我正在尝试创建一个可以从摄像头检测交通标志的应用程序。然而，我在检测标志时遇到了一些困难。由于交通标志的颜色可能不同，所以我希望先检测标志的形状。我尝试先找到所有轮廓并尝试检测每个轮廓的形状。然而，标志的轮廓不够清晰，树木背景包含大量小轮廓，会影响检测。这样程

我正在尝试使用openCV计算HSV图像的直方图，使用以下代码：defistogrammaHSV(image,histSize):hsv_planes=cv2.split(image)histSize=histSizehistRange=(0,256)accumulate=Falseh_hist=np.array(cv2.calcHist(hsv_planes,[0],None,[

这是我的代码中与该问题相关的部分：defforward_hook(module,input,output):activation.append(output)defbackward_hook(module,grad_in,grad_out):grad.append(grad_out[0])model.layer4[-1].register_forward_hook(forward_hook)model.layer4[-1].register_

目前我正在尝试做一些深度估计方面的工作。以下是我的代码importcv2importnumpyasnpimportmathleft_camera_matrix=np.array([[379.631915328262,-0.102220945295059,315.958769543110],[0,379.732222668215,203.885845031288],

我的文件夹中有一个视频列表（每个视频10秒），我试图循环遍历每个动作视频以提取关键点并将它们保存为json文件。path="pathtovideofolder"forfileinos.listdir(path):cap=cv2.VideoCapture(path+file)whilecap.isOpened():try:ret,frame=cap.

我想找到显示器中存在的每个坏像素。坏像素可能是颜色不正确的像素，或者像素只是黑色。显示屏的尺寸为160x320像素。所以如果显示效果好的话，必须有160*320=51200像素。如果显示器没有51200像素，那就是坏的。另外，我想知道每个坏像素的位置。一旦拍摄的图像太大，我将共享一个

我使用doctr库来识别文本并获取pdf文档中文本的坐标。但是，我根本不需要此文档中的文本，只需要文档模板。我正在寻找如何删除文本的解决方案，并决定最好遍历获得的坐标并删除这些坐标内的文本。我开始研究如何在Python中实现这一点。不幸的是，信息不多，但我设法找到了这

我正在开发一个项目，涉及使用OpenCV检测地图上的圆形标记（图钉）。标记有时部分连接到街道，这使得使用标准轮廓过滤方法很难检测到它们。我尝试了几种方法来改进检测，包括：形态操作：我使用了cv2.morphologyEx、cv2.erode和cv2.dilate具有不同的内核大小。然而，这些方法要

我想在OpenCV中检测图像中的aruco标记。我的OpenCV版本是4.8.0。看起来它已被其他一些功能取代，我找不到任何指南。感谢您的帮助！#programtodetectarucomarkerswithopencv24.8.0versionimportcv2importnumpyasnp#dictionaryofarucomarkersaruco_dict=

我有一个由3个conv2D层和ReLU激活组成的模型。它将标准化为区间[0,1]的灰度图像作为输入。输入图像有一些黑色区域、一些白色区域和其他区域。但是，输出动态范围被压缩到[0.4,0.401]。所有图像都是灰色的，即使在重新规范化将它们带回[0,255]之后也是如此。我有

我正在做货架产品识别，其中webApp（使用Flask构建）使用AzureVisionAI的预训练模型分析货架图像。我为此使用了AzureVM实例。我需要检测对象以及空白区域即这些对象之间的间隙以下代码app.py标记检测到的对象以及它们之间的间隙：importo

我们如何计算该图像中的三角形：首先，我们需要消除颜色噪声。然后我们可以尝试cv2.Canny和cv2.findCountours。但是cv2.findCountours如何区分各个交叉形状？我尝试了这个：img=cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,6,6)kernel=cv2.getStructurin

我有以下问题：我想在python中比较热图像（数据以一个大矩阵/每个像素一个值的形式出现）并了解它们的不同。哪些统计方法是相关的？我如何继续找到一个好的测试？在python中比较矩阵/图片的其他方法是什么？我有一些数据集，并且知道其中一些数据应该被测试视为不同的，而有些数据应该被

我每10分钟拍摄一次放在太阳前面的10厘米钉子阴影的图像。然而，我在清晨和傍晚时面临着挑战，当时阴影变得微弱而苍白，使我的算法很难检测到它们。这是我试图检测的微弱阴影的示例：当阴影颜色丰富或强烈时，我的算法成功检测到它。然而，在阴影较弱的情况下，它无法识别该

我有一个为无网格表创建网格线的脚本：脚本之前：脚本之后：是否有一种简单的方法，使用OpenCV来裁剪“脚本之后”图像，使其仅包含四边边界框？示例输出：编辑：我目前正在研究一种解决方案，该解决方案可以找到垂直/水平方向的第一条/最后一条

我使用德国交通标志检测数据集来训练YOLOv3。当我预测时，我就会得到结果。但是，使用此代码我似乎无法在检测结果周围绘制边界框。现在，这不是我的意图。我想把结果删掉。但我不确定如何将YOLOv3预测结果转换为图像上的坐标，以便将其剪掉。你能帮我解决这个问题吗？classBoundBox:

我遇到了一个问题，我想识别混合中的不同咖啡豆。我创建了一个神经网络，它能够单独识别不同的豆子。但在实践中，我想开发一种算法，可以批量检测这些豆子。没有必要识别图片中的所有豆子，但是当我能够识别较大批次中的10-15个豆子时，这就足够了。现在的问题是我能够分割豆子当只有

所以我有一段细菌细胞移动的视频，我将其转换为帧。现在我想找到每个细菌细胞的瞬时速度。为此，我有兴趣了解细菌细胞移动的程度，但我不知道如何告诉我的程序准确识别这种特定细菌的移动。例如，假设我只有两张图像。对于每个图像，我都有每个细菌的COM坐标。现在我如何关联这些数据。

下面第一张图是原始图像，显示了一个网络。网中的绳索有两种类型：粗绳和细绳。需要通过OpenCV区分哪些是粗绳，哪些是细绳，并分别测量它们的角度。importcv2importnumpyasnpdefmeasure_rope_width(image):gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

我已经在KITTI数据集上训练了我的Yolo3D模型，现在我想在NYU数据集上训练它。为了在YOLO3D模型中训练它，我必须对NYU数据集进行哪些更改？我想知道YOLO3D接受的数据集格式。（编辑）我使用的模型是YOLO3D-lightninghttps://github.com/ruhyadi/yolo3d-ligh