问题标签 [opencv3.3]

我正在尝试对图像进行顶帽形态转换，但由于某种原因没有得到预期的输出。

预期什么

我得到了什么

编辑：添加内核。

在将 deploy.prototxt 中的输入层指定为

我收到错误：“caffe.LayerParameter”没有名为“input_param”的字段。

在将输入层指定为

我收到错误：“caffe.LayerParameter”没有名为“input_shape”的字段。

在将输入指定为

我能够继续进行前向传播。这种方法的问题在于，无论我指定什么 input_dim 我都会得到相同的输出。

例如，这 3 种输入 dims 的变体给出了相同的输出值：

所以我的问题是如何为 deploy.prototxt 指定输入层

我想通过 CMakeLists.txt 使用 OpenCV 3，CMakeLists.txt 如下：

在以下位置找到 OpenCV：/usr/local/include/opencv;/usr/local/include

但是OpenCV 3的路径是/usr/local/opencv3。似乎指定的路径不起作用，并且 CMakeLists.txt 使用默认的 opencv 2.4 而不是 OpenCV 3。

如何解决这个问题呢？我已经为此工作了一整天。

我正在尝试使用带有 Python3.6 的 opencv-python 创建带有 OpenCV3.3 的 MEDIANFLOW 跟踪器。我需要根据这个 OpenCV文档页面将一些参数传递给构造函数。

问题是我不知道如何正确地将可用参数传递给这个函数？我无法找到有关它的任何信息。

我做什么（并且有效）：

我想做的事：

但它不起作用并给我一个错误：

你能帮忙吗？

环境：mac上windows10，python3.6，opencv3.3

问题： 代码在windows 7 + python 3.5下可以正常运行，视频的窗口和帧显示正常。但是同样的代码可以一直出现在窗口中，但是框架有时不能正常显示，有时框架可以正常显示。而变量的输出：'frame'有时是'0'，而正确的输出不应该是'0'：

当我和我的朋友在 mac 的 windows 10 上进行视频通话时，视频可以正常打开。

mac的Camera驱动是windows 10的原因吗？</p>

Guys am trying to install opencv 3.3.1 on Raspbian stretch Noobs on Pi model B I am following this tutorial.

But when i type

And then i type make -j2

To get this error

What's the problem?

它在此处的 OpenCV 文档中提到

人工神经网络 - 多层感知器。

与 ML 中的许多其他模型同时构建和训练不同，在 MLP 模型中，这些步骤是分开的。首先，使用非默认构造函数或方法 ANN_MLP::create 创建具有指定拓扑的网络。所有的权重都设置为零。然后，使用一组输入和输出向量训练网络。训练过程可以重复多次，即可以根据新的训练数据调整权重。

并且还提到：

UPDATE_WEIGHTS

更新网络权重，而不是从头开始计算它们。 在后一种情况下，权重使用 Nguyen-Widrow 算法进行初始化。

所以我想知道当我开始训练模型时权重初始化到底发生了什么。还感谢与 OpenCV 3.3.1 相关的答案

我尝试使用给出的代码https://docs.opencv.org/3.2.0/da/de9/tutorial_py_epipolar_geometry.html来查找极线，但我没有得到链接中给出的输出，而是得到了以下输出。

但是当将行更改F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts1,pts2,cv2.FM_LMEDS)为 F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts1,pts2,cv2.FM_RANSAC)ie: using RANSACalgorithm to find Fundamental matrix 而不是LMEDS这是以下输出。

当同一行替换为F, mask = cv2.findFundamentalMat(pts1,pts2,cv2.FM_8POINT)ie: use 八点算法时，这是以下输出。

以上关于输出的所有内容都没有任何视觉上的健全性，也没有接近于 opencv 文档中用于查找极线的给定输出。但具有讽刺意味的是，如果通过更改算法以在此特定序列中查找基本矩阵来执行相同的代码

1. FM_LMEDS
2. FM_8点
3. FM_7 点
4. FM_LMEDS

生成最准确的结果。这是输出。 我认为我们应该在任何算法的一次运行中获得上述输出（矩阵值和误差的变化）。我是否错误地运行代码？我要做什么才能获得正确的极线（即，视觉上健全）？我正在使用 opencv 版本 3.3.0 和 python 2.7。期待回复。谢谢你。

我有一个矩阵D，我想将其设置为零，而另一个矩阵T为零，否则保持不变。在 numpy 中，我会这样做：

但是cv::Mat，不知道该怎么做。我试过这个：

结果：

是我混合数字类型的问题吗？然后我也尝试了这个（D也是CV_32F，我通过输出验证了T.type()，5）：

结果相同。

解决办法是什么？

The constructor for an InputOutputArray takes a const cv::Mat&in the constructor, meaning this compiles without any warnings or errors.

Why does the InputOutputArray take a const Mat reference. I understand why the InputArray takes a const reference, but an OutputArray really should not