运动检测多种多样,这里的需求只是检测到有运动物体就行了,而且 要尽量减少误报的情况.另外尽量降低CPU的消耗,因为最终需要在树莓派上面运行. 看了一些中文的文章,发现无法很好地理解别人说的内容,反而是外国人写的文章比较实在: 这里的思路和代码来自一篇外文博客,原文来自:http://blog.cedric.ws/opencv-simple-motion-detection 这里博主使用了差值的办法来检测运动.也就是准备三幅图像,分布叫做prev, current 和next 这三幅图像是一个视频

特征检测 特征描述 特征匹配 特征跟踪 “不读白不读,读了还想读” 的一本基础书 低层次特征提取 阈值方法 1. 边缘检测 一阶检测算子 二阶检测算子 相位一致性(频域) 2. 角点检测(局部特征提取) 3. 光流(optical flow) 一阶边缘检测算子 基础算子:Roberts交叉算子 Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子 (most popular recently) 既然号称“最优算子”,那就作为典型,深入一下. Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘

简介 在上一篇<侦测.追踪人体骨架>里,介绍了关节点的使用办法,这一篇记录将关节点与OpenCV结合的绘图方法. 代码 #include <iostream> #include <opencv2\imgproc.hpp> #include <opencv2\calib3d.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <Kinect.h> using namespace std; using

调用摄像头 引入库支持 初始化 调整界面大小 实时显示 录制视频并保存 fourcc问题解决 代码实现 效果展示 总结 学到实用OpenCV调用笔记本电脑的摄像头,并录制视频保存到本地硬盘的时候,出现了一点故障,那就是获取到的文件总是为0KB.经过一番查找,终于找到了解决办法. 调用摄像头 调用摄像头作为本实验的基础是必不可少的,因为我们很有可能在初始化的这一步出错,而导致整个视频录制的失败. 引入库支持 import cv2 初始化 初始化的时候,参数可以是整数,也可以是外部的视频文件的名称.

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

图像处理中一般为了更好的获取外部信息都会使用到Kinect,其优势在于除了传统的RGB摄像头之外,还拥有一个获取深度信息的3D深度感应器,因此可以获得外界物体的3维信息实现物体的跟踪.手势识别等各项功能.更详细的介绍可参考:身體就是控制器,微軟Kinect是怎麼做到的? 下面介绍OpenCV中Kinect的一些简单的使用方法. Kinect驱动的安装 这里选择PrimeSense公司的OpenNI系列(开源+多平台64+32),主要由三部分组成(从底层到高层):PrimeSenser驱动(底层驱

一.对比介绍: 1. OpenCV:开源跨平台,OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持. 2. OpenNI:OpenNI组织创建于2010年11月.主要成员之一是PrimeSense公司(以色列一家公司,被苹果收购(2013年11月25),Kinect1核心芯片,华    硕Xtion).其他成员还有开发ROS的机器人公司Willow Garage,以及游戏公司Side-Kick.(因此OpenNI完全支持华硕,而不完全支持kinect2) 3. P

OpenCV iOS Title: OpenCV iOS Hello Compatibility: > OpenCV 2.4.3 Author: Charu Hans You will learn how to link OpenCV with iOS and write a basic application. Title: OpenCV iOS - Image Processing Compatibility: > OpenCV 2.4.3 Author: Charu Hans You w

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

视频防抖有很多种技术,各有优劣,主流的目前分为三种:EIS电子防抖EIS电子防抖是通过软件算法实现防抖的.其技术运作原理是通过加速度传感器和陀螺仪模块侦测手机抖动的幅度,从而来动态调节整ISO.快门以及成像算法来做模糊修正.优点:成本低缺点:画面会被裁切,牺牲图像分辨率OIS光学防抖OIS光学防抖是通过处理器.陀螺仪和相机防抖模组之间的配合,在拍照抖动时用以驱动防抖组件快速向抖动的相反方向移动镜头模组,由此来抵消发生的抖动,进而实现最终的稳定成像.优点:画面不会被裁切,原生画质图像效果最好缺点:

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

前提: 1.安装Android Studio(过程略) 2.官网下载OpenCV for Android 网址:http:opencv.org/downloads.html 我下载的是下图的版本 3.将下载好的OpenCV for Android解压到固定文件夹 4.新建一个android项目(就新建一个就好,以后用到) 以上的步骤基本没有什么问题(除了打开网页的时候网速很慢...) Android Studio导入OpenCV: 1.点击File-new-import Module如图: 2.

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些