To perform the position tuning with

To perform the position tuning with the depth camera, a set of 1433 depth and RGB images with annotated labels of areas are used to train the randomized forest. An example of a pair of RGB and depth images is given in Fig. 6. The RGB image is converted into grayscale. For each grayscale or depth image, the histogram is estimated. The number of bins in a histogram is 100, therefore the data of each video frame is reduced to 200 features (100 for the grayscale image and the later for the depth image). There are eight labels corresponding to eight regions as depicted in Fig. 7. Regarding ݔ௧ ௖௔௠௘௥௔ and ݕ௧ ௖௔௠௘௥௔ expressed in equation (5), the center coordinates x1, x2, y1, and y2 represent the coordinate for each area. For areas 2, 4, 5, and 6, both ݔ௧ ௖௔௠௘௥௔ and ݕ௧ ௖௔௠௘௥௔ are available, meanwhile for the rest, only either ݔ௧ ௖௔௠௘௥௔ or ݕ௧ ௖௔௠௘௥௔ is able to be used.

Kết quả (Việt) 1:

Để thực hiện các vị trí điều chỉnh với máy ảnh độ sâu, một tập hợp các 1433 chiều sâu và hình ảnh RGB với các chú thích nhãn của khu vực được sử dụng để đào tạo ngẫu nhiên rừng. Một ví dụ về một cặp hình ảnh RGB và chiều sâu được đưa ra trong hình 6. Hình ảnh RGB được chuyển thành màu xám. Cho mỗi màu xám hoặc độ sâu hình ảnh, biểu đồ ước tính. Số lượng các thùng trong một biểu đồ là 100, do đó các dữ liệu của mỗi khung video giảm xuống còn 200 tính năng (100 cho hình ảnh màu xám và sau cho hình ảnh sâu). Có tám nhãn tương ứng với tám khu vực như mô tả trong hình 7. Liên quan đến ݔ௧ ௖௔௠௘௥௔ và ݕ௧ ௖௔௠௘௥௔ thể hiện trong phương trình (5), các trung tâm tọa độ x 1, x 2, y1, và y2 đại diện phối hợp cho từng khu vực. Đối với khu vực 2, 4, 5 và 6, ݔ௧ ௖௔௠௘௥௔ và ݕ௧ ௖௔௠௘௥௔ có sẵn, trong khi đó đối với phần còn lại, chỉ ݔ௧ ௖௔௠௘௥௔ hoặc ݕ௧ ௖௔௠௘௥௔ có thể được sử dụng.

Kết quả (Việt) 2:

Để thực hiện việc điều chỉnh vị trí với máy ảnh sâu, một tập hợp của 1433 chiều sâu và RGB hình ảnh với nhãn chú thích của khu vực này được sử dụng để đào tạo rừng ngẫu nhiên. Một ví dụ về một cặp RGB và chiều sâu hình ảnh được đưa ra trong hình. 6. Các hình ảnh RGB được chuyển thành màu xám. Đối với mỗi hình ảnh màu xám hoặc chiều sâu, các biểu đồ được ước tính. Số thùng trong một biểu đồ là 100, do đó dữ liệu của mỗi khung hình được giảm xuống còn 200 tính năng (100 cho hình ảnh màu xám và sau này cho hình ảnh sâu). Có tám nhãn tương ứng với tám khu vực như mô tả trong hình. 7. Về ݔ 1 ௖௔௠௘௥௔ và ݕ 1 ௖௔௠௘௥௔ thể hiện trong phương trình (5), tọa độ trung tâm x1, x2, y1, y2 và đại diện phối hợp cho từng khu vực. Đối với khu vực 2, 4, 5, 6, cả hai ݔ 1 ௖௔௠௘௥௔ và ݕ 1 ௖௔௠௘௥௔ có sẵn, trong khi đó cho phần còn lại, chỉ có một trong hai ݔ 1 ௖௔௠௘௥௔ hoặc 1 ௖௔௠௘ ݕ ௥௔ có thể được sử dụng.