1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)  用于获得光流估计所需要的角点参数说明:old_gray表示输入图片,mask表示掩模,feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最好的角点2. pl, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,

原创博客:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 关键点:是多个方向上亮度变化强的区域. opencv:版本是2.4. 侦测器:opencv有大量的关键点侦测器,我们本次采用goodFeaturesToTrack(). 相应的启动文件为:good_features.launch 侦测器返回的关键点变量: maxCorners : 设置最多返回的关键点数量. qualityLevel : 反应一个像素点强度有多强才能成为关键点. minDistance

一.Harris角点检测 原理: 角点特性:向任何方向移动变换都很大. Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章<A CombinedCorner and Edge Detector>中就已经提出了焦点检测的方法,被称为Harris 角点检测.将窗口向各个方向移动(u,v)然后计算所有差异的总合:表达式如下: 角点检测中要使E(u,v)的值最大.这就是说必须使方程的第二项的取值最大.对上面的等式进行泰勒级数展开,然后再通过几步数学换算(参考其他标准教材

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

Alg1:图像数据格式之间相互转换.png to .jpg(其他的请举一反三) import cv2 import glob def png2jpg(): images = glob.glob('*.png') # 获取当前路径下的所有后缀名为.png的文件 count = 0 # 不断累加,提供输出图像名称 for i in images: print('Picture %d is Processing...' % count) I = cv2.imread(i) # 读取图像 cv2.imw

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方

[微语]世上有很多不可能,不过不要在你未尽全力之前下结论 特征检测:找到图像特征的技术 特征描述:描述图像特征 Harris角点检测(Corner Detection) 参考: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_features_harris/py_features_harris.html#harris-corners 角点的特征是 无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大. 学习函数:cv2.

1.Harris角点检测 # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np filename = 'pic5.png' #1.读入一个灰度图像 img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('gray',gray) #2.执行角点检测函数 gray = np.float32(gray) dst = cv2.cornerHarris(gray

1 去除多余模块的 #-*- coding:utf-8 -*- ''' Lucas-Kanade tracker ==================== Lucas-Kanade sparse optical flow demo. Uses goodFeaturesToTrack for track initialization and back-tracking for match verification between frames. Lucas Kanade稀疏光流Demo.使用goo

转载请注明出处! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 光流(optical flow)和openCV中实现 光流的概念:        是Gibson在1950年首先提出来的. 它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度.是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的相应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法. 一般而言.光流是因为场景中前景目标本身的移动.相机的运动,或者两者的共同运动所产

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('opencv-corner-detection-sample.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = np.float32(gray) #最多使用100个角点,点之间的最小距离是10 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,100,0.01,10) corners = np.int0(corne

参考文献 目标 学习图像金字塔 学习函数cv2.pyrUp()和cv2.pyrDown() 原理 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能,一种是放大图像,另一种是缩小图像.尽管在Opencv几何变换中学到了resize()函数,不过使用图像金字塔来做图像缩放也是视觉运用中广泛应用的一项技术. 一般来说我们操作的图像是具有固定分辨率的,但是有些情况下,我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理(尤其是在我们需要提取图像特征的时候).这个时候我们需要创建一组新的图像,这些图像是具有

目标 认识图像梯度.边界 学习函数cv2.Sobel(),cv2.Schar(),cv2.Laplacian() 原理 图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导.OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,Sobel,Scharr和Laplacian. Sobel 和 Scharr 算子 Sobel算子是结合了高斯平滑与微分运算的结合方法,所以它的抗噪声能力很强,其是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度.每一个算子分别对应这x和y这两个方向的模板,故在代码中要

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征.使其成为图像描述符,这类似于人的眼睛和大脑.这些图像特征可作为图像搜索的数据库.此外,人们可以利用这些关键点将图像拼接起来,组成一个更大的图像,比如将许多图像放在一块,然后形成一个360度全景图像. 这里我们将学习使用OpenCV来检测图像特征,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.我们会选取一些图像,并通过单应性,检测这些图像是否在另一张图像中. 一 特征检测算法 有许多用于特征检测和提取的算法,我们将会对其中大部分进行介绍.OpenCV最常使

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,