从边界框中提取图像-选择性搜索

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我正在学习如何正确地使用选择性搜索算法在图像周围创建边界框，提取边界框中的较小图像，然后对较小的图像进行进一步分析。我可以通过以下方式获取边界框，但如何保存/提取/导出每个边界框中的图像？

浏览 3提问于2017-08-14得票数 1

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如何定义选择搜索算法需要检测的对象

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目前，我正在尝试用深度神经网络"RCNN“为目标检测生成注释”边界框“，问题是我需要手动完成，我有500多张图像，我想要自动生成注释，为此我创建了”选择性搜索算法“，但我不理解的是，我如何告诉我的算法，每个生成的边界框对应的标签是什么谢谢,

浏览 2提问于2017-05-22得票数 0

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视频图像差分中的边界框

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我正在尝试找到视频帧中对象的边界框。我假设当前的边界框检测在原始帧中找到对象，而我想在帧差中提取边界框。在下面的图像中，我从帧中减去了背景，结果是正确的图像。由于帧差中的大多数像素都将为零，因此我假设边界框检测在计算上应该很便宜。

浏览 1提问于2018-11-01得票数 1

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从每个边界框中提取特征

我对每个训练图像都有边界框。现在我想从每个边界框中提取特征，而不是从整个图像中提取特征。有人能帮我做这件事吗？我将非常感谢他。

浏览 6提问于2014-05-03得票数 0

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基于群图像的AWS人脸识别

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AWS只允许我们比较一组图像中最大的一张脸和集合，然后我应该如何识别该图像中的其他面孔。我知道在有多张人脸的图像中，人脸识别是可能的，但这只能提供人脸的边框。

浏览 1提问于2020-02-29得票数 0

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OpenCV -从图像中提取矩形

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我在试着提取这里面的子图像二进制阈值在250 等值线正如你所看到的，它不是完美的，它正在捡起一些不是方形的东西。

浏览 3提问于2014-12-08得票数 1

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用R检测目标？

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是否就像使用CNN提取的特征来检测指定窗口区域中的类？对此有任何tensorflow实现吗？

浏览 2提问于2017-04-13得票数 5

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抗扭斜边界框

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我正在开发一个应用程序来检测图像中的卡片，我成功地这样做了，但是有时卡片不直，它可能有轻微的倾斜。Mat card;我觉得最好的方法可能是事先找到边界框的倾斜，然后旋转提取的图像来纠正倾斜。如何找到边界框的倾斜角度，然后旋转提取的图像？现在，我这样做只是为了从图像中提取rect

浏览 0提问于2014-06-04得票数 1

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我有一个数据库，数百人的全身照片，我需要从没有背景的图像裁剪出来。用Photoshop手动做这件事太多了，所以我想自动化它。镜头总是全身的，方向和手臂的位置可能会有轻微的变化，背景几乎永远不会一样。两个示例：和我希望能够将其与上面链接的图库中的第三张图像中的形状进行匹配。在这个例子中，弯肘的女人的位置很常见，所以我可能不得不使用几个预定义的形状来匹配。我在大学里学过模式识别和图像处理课程，但我完全不知道如何让它正常工作。我尝试过使用sobel进行边缘检测，然后应用一种自定义算法来检测人

浏览 3提问于2014-04-28得票数 1

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提取特定区域的开放街道地图数据

现在，我想提取该城市中某个城市的数据。有什么工具可以做到这一点呢？

浏览 1提问于2012-03-31得票数 1

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如何在CNN的回归头中输入边界框进行目标检测？

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我正在从中心裁剪文档图像。我使用了VGG网络的预训练模型，并从最后一卷积层的图像中提取特征。特征图大小：(25,512,14,14) 所有边界框大小：(25，)。一个图像有55167个边界框，因此(55167,4) (这在某些图像<e

浏览 1提问于2017-09-13得票数 0

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从图像Paddleocr提取边界框

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我使用此代码检测所有文本并绘制所有采购框：ocr = PaddleOCR(lang='en') # need to runPaddleOCR/doc/fonts/simfang.ttf')im_show.save('result.jpg') 现在，我有了一个图像我想分离所有的采购箱，以便我可以从他们的信息<e

浏览 1提问于2022-07-02得票数 1

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一步与两级目标检测

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我正在阅读论文，它经常使用术语one &两阶段对象检测。我无法理解这两种类型的对象检测器之间有什么区别。我假设

浏览 3提问于2021-01-28得票数 15

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工具包&用于提取“可搜索pdf”中的文本边界的方法

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我有一个“可搜索的pdf”，也就是“带有不可见但可选择文本的图像文件”。(在Acrobat中打开此文件时，系统会提示我“您正在PDF/A模式下查看此文档。”)我更喜欢java中的工具，但也很感谢大家的建议。

浏览 4提问于2009-02-23得票数 0

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调整包围盒的大小和位置，同时保持其居中。

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我有一堆图像与各自的边界框协调(x，y，w，h)。有些包围盒是矩形的，所以首先我想让它们成为正方形，而仍以感兴趣的区域为中心。其次，在提取出边界框的内容后，我希望通过将边界框大小增加n个像素来捕获上下文信息，然后提取并重复。在此之后，我想将感兴趣区域的几何中心移动几个像素，并重复多次边界框提取。就像下面的图片，不同颜色的盒子代表着我想要提取的不同的盒子。正确的<e

浏览 2提问于2017-11-30得票数 0

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用包围盒张量分割图像张量

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我有输入图像张量与形状[?, 448, 448, 3]和我的网络预测一个边界盒与形状[?, 4]。我想切片我的图像张量与边界框张量，并调整大小的结果张量为一个固定大小的图像，以进一步处理。对于tensorflow (或者更好的，在Keras中)，这是可能的吗？我已看过有关的问题。例如，和，但是它们不适用于索引张量和原始张量都有未知第一维的情况。任何在正确方向上的帮助都是非常感谢的！

浏览 3提问于2017-10-15得票数 1

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