タグ付けされた質問 「image-processing」

私は表面を持っています：と各表面の測定された属性（変数）：。ほとんどのサーフェスは、サーフェス全体にランダムに属性が分布しますが、一部のサーフェス（興味深いサーフェス）には、蛇行した川のパターンが表示されます。nnnzi(x,y)zi(x,y)z_i(x,y)ai(x,y)ai(x,y)a_i(x,y) 表面のどれがそのようなパターンを持っている可能性が最も高いかを教えてくれる手段を考え出す際に、あなたの助けが必要です。nnn 以下に示すように、同じヒストグラムを持つ多くのマップがあります。そのため、メジャーは空間的連続性を「報酬」する必要があります。これを説明するために、川の画像とほぼ同じヒストグラムを持つランダム画像を作成しました。 したがって、エントロピーの画像統計は、ソリューションの一部にすぎない可能性があります。 以下は、蛇行する川のパターンのない画像の例です。 私の画像は合成（Matlabで作成）です。実生活では、パターンのない画像は、同様の値の小さな塊の形でいくらか空間的な連続性を持っている場合があります。 グレースケールの画像は次のとおりです。

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中国語の文字ストロークアニメーションのデータベースがあります。各エントリは基本的に、文字を描画する方法と順序を示すポイントのセットです。 ルックアップを簡単にするために、ユーザーがマウスで文字を手動で描画できるようにしたいと思います。それから、私のソフトウェアは（iPhoneで行われたように）いくつかの可能な一致を提案します。 Googleで検索しましたが、関連するものは見つかりませんでした。どのアルゴリズムまたは研究論文を見る必要があるかを知りたい。形状（中国語の文字）が描画される順序も関連していることを除いて、形状認識と関係があると思います。なにか提案を？

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画像処理において、フィルターが非線形と呼ばれる場合、それはどういう意味ですか？ それはフィルターの方程式に微分が含まれていることを意味しますが、含まれていなければ線形と呼ばれていましたか？

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これが適切な質問の場所であることを願っています。それ以外の場合は私の間違いとすみません、より良いサイトを教えてください。 ある範囲のhsb画像を使用して、非常にシンプルな肌検出器を実装しようとしています。私はこことここで説明されているアプローチを使用しています。 ウェブカメラのビデオソースを使用しようとしています。私は太陽の照明を使用する場合、それは非常にうまく機能します（それほど良くはありませんが、かなり良い）が、ネオンの光で..それは混乱です。多くの白い領域が検出され、多くの場所でノイズが発生します。 どうして？ 私は2番目のソースで説明されているアルゴリズムを使用しています： 画像をHSV色空間に変換する 0 <H <38の範囲に白を置く 拡張フィルター 侵食フィルター ぼかしフィルター

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私のプロジェクトでは、通常のカメラ（jpeg）で撮影したECG画像をデジタル化する必要があります。たとえば、次のカメラキャプチャ画像があります。 そして、私はこのようなものを取得したい：- そして、ECGのデジタル化に関するこのビデオのように、デジタル化されたデータ（x、yポイント） どうすればいいかわからないので、いくつかの研究論文を検索して相談しました。アルゴリズムの一般的なアプローチは次のとおりです。 グレーレベル画像に変更 グリッド線を削除する 欠落点を追加する 2D画像を1D画像に変換する 2番目のポイント、つまり、グリッド線の削除に固執しています。これを行うためにいくつかの参考文献を調べたところ、ヒストグラム分析が役立つ可能性があります。 これを行う方法を教えてください（MATLAB 2010を使用しています）？任意の助けをいただければ幸いです。

14 image-processing 

ポイントクラウドは、のために均一なランダム関数を使用して生成されます(x,y,z)。次の図に示すように、（正確ではないにしても）最適なターゲットプロファイルに一致する、つまり左下のコーナーで与えられる、平らな交差面（profile）が調査されています。だから、質問は次のとおりです。 1- 以下の注意事項/条件target 2D point mapをpoint cloud考慮することにより、このような一致を見つける方法は？ 2-座標/方向/類似度などは何ですか？ 注1：関心のあるプロファイルは、軸に沿って任意の回転が可能な場所であればどこでもかまいません。また、位置や向きに応じて、三角形、長方形、四角形などの異なる形状にすることもできます。次のデモンストレーションでは、単純な長方形のみが示されています。 注2：許容値は、プロファイルからのポイントの距離と見なすことができます。次の図のためにこれを実証するためには、許容範囲の仮定0.01最小寸法回(~1)そうにtol=0.01。したがって、残りを削除して、調査対象のプロファイルの平面上に残りのすべてのポイントを投影すると、ターゲットプロファイルとの類似性を確認できます。 注3：関連するトピックは、ポイントパターン認識にあります。

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私は画像処理の経験がほとんどない生物学者ですが、MATLABについて十分な知識があり、画像処理ツールボックスを持っています。理想的には、MATLABベースのソリューションを探していますが、その実行方法を概説するアプローチも役立ちます。 更新（2011年11月28日） 合成画像（最初の質問で示したもの）を使用する場合、特定の問題（信号の重複や色の定義など）があるようです。2つのチャネルから別々の画像を添付しています：緑と赤（合成画像の青緑色の領域は無視できます）、および合成画像です。赤チャンネルは、2つの理由で不良です。1。背景が高いためコントラストが低い。2。背景レベルで赤が緑に染み込んでいるように見えるため。 機能が同等緑-赤-青緑色、赤-緑または緑に2つの隣接する線形セグメントと同一直線上と伝染性である赤色を有する合成画像上の領域として定義されます。 2つの別々のチャネルからの画像を見ることで、機能の識別が容易になることを望んでいます。 アルゴリズムについて次の提案があります。 最初に同一直線上の緑のセグメントを特定します（そして緑のセグメントの長さを決定します） 赤のチャネルに、互いに向かい合って隣接する伝染性の同一線上セグメントが存在するかどうかを判断します（緑->赤-> <-赤<-緑）。「はい」の場合、緑のセグメントが終了する点（緑のセグメントと重なるため）から、他の赤のセグメントに最も近い赤のセグメント上の点までの赤のセグメントの長さを定義します。（つまり、赤のセグメントの端の1つは、重なっている緑のセグメントの端に設定されます）。 どうもありがとう！ 背景： 私の質問は、画像から特徴を抽出することに関するものです。 元の画像（tif）は次の場所にあります。 画像例1（ドロップボックス） この画像は、3つのチャネル（tif形式）の合成です：赤、緑、青緑色。ターコイズ色の繊維は、カバースリップ上にあるすべてのDNAを単純にマークします。関心のある特徴は、画像の中央にある1本のDNA鎖にある緑-赤-ターコイズ-赤-緑の特徴です。 赤は一般的に最もうるさいです。コントラストが良いので、この例は良いです。ただし、画像があまり美しくなく、画像全体に色相がある場合があるため、緑と赤の色に特定のRGB値をハードコーディングすると、すべての画像で機能しない場合があります。また、繊維は必ずしも水平ではなく、回転する可能性があります（ただし、垂直になることはありません）。 例については、この画像を参照してください。 元の画像（tif）は次の場所にあります。 画像例2（ドロップボックス） また、単一の画像にそのような多くの特徴がある場合もあれば、同じDNA鎖に複数の特徴がある場合もあります。最後に、部分的な特徴のみが存在する場合があります（つまり、孤立した緑または孤立した赤または孤立した緑赤のセグメントですが、ペアではありません）。 質問： 緑色と赤色のセグメントの個々のセグメントの長さを誰かが手伝ってくれると感謝します。つまり、関心のある特徴は緑-赤-ターコイズ-赤-緑なので、各特徴には5つの値の配列があります（最初の緑のセグメントの長さ、最初の赤のセグメントの長さ、青緑色のセグメントの長さ、2番目の赤のセグメントの長さ、2番目の緑のセグメントの長さ）

14 image-processing 

アルファをバンプマップとして使用して、ビットマップにベベル効果を追加するアルゴリズムを作成したいと考えています。 このようなことをどのようにすればいいですか？鏡面照明を試しましたが、ハイライトのみが得られ、シェードは得られません。 これが私が話している効果です（Photoshopを使用して作成）： これらの全てを用いて行ったsize: 30px（ビットマップの輪郭からベベルの深さ）をangle 130、altitude 50。 左から右、上から下： チゼルハードベベル チゼルソフトベベル 滑らかなベベル チゼルハードでsoften: 16px-ぼやけた面取り？ これらのエフェクトをそれぞれ作成しようとしていますが、基本的なベベルを作成するにはどうすればよいですか？そして、その斜面からこれらのそれぞれに到達するには何が必要ですか

14 image-processing  filters  algorithms 

私は通常、平均二乗誤差（MSE）またはピーク S / N比（PSNR）を使用して2つの画像を比較しますが、これでは十分ではありません。画像Aとそのピクセル化された（またはぼやけた）バージョンBの間の非常に大きな距離を返す式を見つける必要がありますが、処理方法がわかりません。私のニーズに適した指標は何でしょうか？

14 image-processing  distance-metrics 

携帯電話を使用してキャプチャした画像から四角形の看板を検出するにはどうすればよいですか？長方形のような形状を検出するにはどうすればよいですか？角丸長方形（形状コーナーの代わりに角丸）？ 私はopencv.wrapperを使用していますが、それは初めてです。 ありがとう。 サンプルは次のとおりです。 代替テキストhttp://www.freeimagehosting.net/uploads/b03442fd36.png 代替テキストhttp://www.freeimagehosting.net/uploads/e6b36040e8.png ノイズとそこに多くの線があるため、看板の境界線がどれであるかを判断できません。ハフ変換後に線の境界を見つけることができます。私は閉じ込められています...この種のシナリオでは... これは携帯電話のカメラから撮影した2枚の生写真です 代替テキストhttp://www.freeimagehosting.net/uploads/6dbd613edf.jpg 代替テキストhttp://www.freeimagehosting.net/uploads/720da20080.jpg 看板を出すために画像をどのように処理できるかを知るには、アドバイスが必要ですか？ どうもありがとうございました

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キャリブレーションされたカメラを1台だけ使用するとします。このカメラから、私は画像AとB IがAとBの間のホモグラフィを知ってもらう、通過計算のOpenCVの）（findHomography。 画像Aのポーズ（回転行列Rと並進ベクトルt）がわかっているので、画像Bのポーズが必要です。取得したら、後続の画像のすべてのポーズを計算できるようになります。 Bのポーズの計算の実装を知っていますか？ウェブ上でいくつかの記事を見つけましたが、簡単に実装できるソリューションを見つけることができませんでした...

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画像から特徴を抽出しようとしていますが、抽出したいポイントを取得できなかったため、画像がテンプレートと一致しません。 良い結果を得るために、SIFTを画像に適用する前に確認する必要があるチェックポイントはありますか？たとえば、テンプレート画像は次のとおりです。 ターゲット画像;

13 matlab  image-processing  sift 

次のような160x120のバイナリイメージがあります。 これらの白い塊の角を検出したいと思います。それらは以前は数学的形態によって閉じられていたため、内側に角はありません。この特定のケースでは、次のような16のコーナーが必要です。 私の最初の試みは、goodFeaturesToTrackやFASTなどのOpenCV関数を使用することでしたが、それらは特に低速です（さらに、FASTは非常に不安定です）。私のアイデアは、ソースイメージがGPUから取得されるため、GPUでそのような計算を行うことです。私はそのようなシェーダーの書き方に関するアイデアをウェブで探しました（OpenGL ES 2.0を使用しています）が、具体的なものは見つかりませんでした。このようなアルゴリズムをどのように開始できるか考えていますか？

13 image-processing  computer-vision 

まあ、これは私が画像処理クラスを取っていないことを示しているかもしれません。 画像内のオブジェクトに一致するこのテンプレートがあります。しかし、たとえば画像内の実際のオブジェクトは、2番目の画像ではなく、そのように見えます。2番目のような画像をテンプレートマッチングの準備ができるようにするには、どのような操作が必要ですか？参考までに、3番目の画像は理想的なマッチングを示しています。 別のアイデアでは、テンプレートを画像に合わせます。つまり、テンプレートの座標と一致するように、画像の4つのコーナー座標を指定します。次に、テンプレートを領域に合わせる方法を計算します。 更新：問題は解決しました。以下で選択した回答に感謝します。画像にテンプレートを適用することに成功しました。最後の画像は結果を示しています。

13 image-processing  image  template-matching 

画像処理に最適な言語はどれかと思っていましたか？MATLABには優れたライブラリとユーザーコミュニティがあることがわかっています。私はそれをチェックアウトしていませんが、Pythonにもあります。 これに最も効率的な言語は何ですか？

12 image-processing  matlab  python