我尝试实现一个SobelEdge检测器，如下所示：defsobel(img):img=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)filter_x=np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])filter_y=np.array([[-1,-2,-1],

我正在尝试将ImageProxy转换为byteArray，以通过套接字将其发送到python服务器。我正在使用Camerax，这是我的图像分析：mageAnalysisimageAnalysis=newImageAnalysis.Builder().setTargetResolution(newSize(720,640))

我有一个X射线图片数据库，我想对其进行图像分类-我想要：识别（不完美）矩形块的旋转旋转图像，使其处于垂直方向（肖像）形式）通过裁剪剩余的黑色空间来删除​​，以便仅保留骨头的实际照片我不完全确定如何最好地解决这个问题，这似乎是有人已经解决的问题。我尝

我目前正在做一个项目，我是一个初学者。并且我需要找到一种方法来使用检测到的车道来控制我的项目车辆保持在两条线之间的中心。img1|||img2我有疑问的话题如下如何判断我的机器人车是否在车道中央？我们应该用什么方法来控制机器人的转向

我有一个如下所示的图像（该图像是我对原始图像进行预处理的结果）：我想做的是检测黑色区域以2为界的轮廓白色区域（请注意，白色区域并不总是实心的，顶部可能有2、3...不连续的白色区域-对于大多数图片，白色区域是连续的；但是，有一些示例，顶部白色区域是不连续-

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）并确定它们是否相等。我读了很多关于phash的内容，但都是在图片的背景下。由于我的原始数据是矩阵，我想知道这是否是一种有意义的方法？我读了很多关于phash的内容，但无法弄清楚/找到关于它如

我需要以这样的方式拆分蒙版：如果蒙版内存在不一致，则会将其分开。例如，如果我在一只猫上画一个面具，我希望宽的部分（身体）是一个面具，窄的部分（尾巴）是另一个面具。目前，我有一个连续的面具，其中包括两者猫的身体和尾巴。我想将其分成两个不同的面具。如何使用Python实现此目的？原

我有一个项目，需要分析PCB并找到IC、电容器等基本组件的错误极性。我想通过交叉引用PCB照片及其电气图来做到这一点。我想到了一些解决方案比如BF匹配或者简单的模板匹配，我测试了它们，但我想知道是否可以用TensorFlow来完成，因为它可以更精确。我还没有真正找到与这个

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],

我没有获得正确的全景图像，并且图像质量随着图像的缝合而降低。我期待获得正确的360度图像，并且不会因正确拼接而降低质量。当我使用网络摄像头图像时。它应该得到没有不匹配的拼接图像。我正在研究匹配FCFS中的图像或最佳匹配的方法。创建并添加一个输入图像以及image1和im

我正在为我的本科论文编写一个应用程序，该应用程序从根本上允许使用OpenCV库跟踪视频源中的多个对象。为了进一步发展这个想法，我希望能够在屏幕上画一条线，显示边界框在我正在跟踪的对象周围的历史记录。我注意到没有排序用于执行此操作的内置函数，因此任何有关制作此类内容的

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

我正在处理一些图像数据，因此图像表示为形状为(1404,1404,3)的numpy数组。图像的类型为np.uint8（它的RGB值从0到255）我想知道这两行代码之间的速度差异：normalized_image=image.astype("float32")/255.0normalized_image=image/np.float32(255)在1

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

因此png是无损的-这意味着它们以某种方式压缩，因此它们代表的数据不会丢失。因此，假设颜色深度和yaddayadda相同，从jpeg创建的png应该是像素相同的。果然，这很容易证明，只需打开Krita或GIMP，然后在像素级别手动检查jpeg与从jpeg创建的png，读取相同任意像素的单独RGB

我有如下所示的图像（图1），我想将两个椭圆拟合到内部和外部形状。编辑根据fmw42的建议创建新代码ifimgisNone:print("Failedtoloadtheimage")exit()gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)masked=cv2.inRange(gray,100,255)ksize=

我面临一个小（大）问题：我想生成高分辨率散斑图案并将其保存为可以导入激光雕刻机的文件。可以是PNG、JPEG、PDF、SVG或TIFF。我的脚本很好地生成了我想要的模式：用户需要首先定义输入，这些是：#############INPUTS#############dpi=1000#dotsperinchdpmm=0

我使用opencv.TM_CCOEFF_NORMED函数来匹配发票模板。但是，模板匹配功能并没有产生准确的结果。匹配准确率相当低，只有50%。您能否建议我在流程中应包含或更改哪些内容以提高准确性？templateMap=cv.matchTemplate(img_r,resized_template,cv.TM_CCOEFF_NORMED)m