基于VS2010+ OpenCV2.代码可以读入视频,也可以读摄像头,两者的选择只需要在代码中稍微修改即可.对于视频来说,运行会先显示第一帧,然后我们用鼠标框选要跟踪的目标,然后跟踪器开始跟踪每一帧.对摄像头来说,就会一直采集图像,然后我们用鼠标框选要跟踪的目标,接着跟踪器开始跟踪后面的每一帧.具体代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; // Global variables Re

Atitit opencv模板匹配attilax总结 找一幅图像的匹配的模板,可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西,比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域(当然这样的方法并不鲁棒).而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能.函数为matchTemplate. 所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像(patch)最相似的区域.该函数的功能为,在输入源图像Source image(I)中滑动框,寻找各个位置与模板图像Template image(T)的相似度,并将结果保

Atitit opencv 模板匹配 1.1. 图片1 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大1 1.3. 对模板缩放的影响 一般的缩放可以,太大了就歇菜了..2 1.4. Code2 1.1. 图片 1.2. Atitit opencv 模板匹配  6中匹配算法貌似效果区别不大 //创建于原图相同的大小,储存匹配度 Mat result = Mat.zeros(source.rows(),source.cols(),CvType.CV_32FC1); /

转载:如何用OpenCV跟踪鼠标操作 http://blog.skyoung.org/2014/05/01/how-to-track-mouse/ 在视频第一帧手动标记出目标的位置是在线视觉跟踪中最基本的一个操作,实现这个操作需要检测鼠标的移动和点击事件.OpenCV提供了setMouseCallback这个函数来响应鼠标的动作,并返回鼠标在绑定窗口上的坐标位置.下面就这个函数的使用做一个简单的介绍. 首先,setMouseCallback的C++函数声明如下: void onMouse(int

1单匹配: 测试图片:   code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> /* 模板匹配法 --图片查找 滑动窗口的原理 用等大小的模板窗口在范围中进行滑动 然后查找匹配 */ int main(int argc, char* argv[]){ Ip

参考文档:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#id2 最近一直在做一个logo检测的项目,检测logo的有无,接触到模板匹配.模板匹配虽然精度不高,但选择恰当的方法,设置合适的阈值也能起到一定作用.有的时候我们还能用模板匹配来定位.下面对模板匹配进行一个总结. 模板匹配:模板匹配是一项在一幅图像

minMaxLoc函数: void minMaxLoc( const Mat& src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, const Mat& mask=Mat() ); 说明: 1 minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. 2 参数若不需要,则置为NULL或者0,即可. 3 minMaxLoc针对Mat和MatND的重载中 ,第5个参数是可

理解物体运动主要包含两个部分:识别和建模 识别在视频流后续的帧中找出之前某帧镇南关的感兴趣物体 寻找角点 可跟踪的特征点都称为角点,从直观上讲,角点(而非边缘)是一类含有足够信息且能从当前帧和下一帧中都能提取出来的点 Harris 角点位于图像二阶导数的自相关矩阵有两个最大特征值的地方,这在本质上表示以此点为中心周围存在至少两个不同方向的纹理,正如实际的角点是由至少两个边缘相交于一点而产生 cvGoodFeaturesToTrack 采用Shi 和Tomasi提出的方法,先计算二阶导数,在计算特

模板匹配介绍 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 所以模板匹配首先需要一个模板图像T(给定的子图像) 另外需要一个待检测的图像-源图像S 工作方法,在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. OpenCV中提供了六种常见的匹配算法如下: 1.计算平方不同 2.计算相关性 3.计算相关系数 模板匹配介绍 – 匹配算法介绍 1.计算归一化平方不同 2.计算归一化相关性 3.计算归一化相关系数 matchTempla

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #ifdef _DEBUG #pragma comment ( lib,"opencv_highgui244d.lib" ) #pragm

模板匹配功能介绍的很好的一篇博客:https://www.cnblogs.com/XJT2018/p/9934139.html 就如上述博客所言:“若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效.” 具体在测试铭牌识别时,几次测试内,就发现精度非常不可靠.哪怕是从原图中截取一个子图,只要图像大小发生变化,最大匹配相似度也就0.3多,而该子图与其他图片的相似度就发现有超过0.4的. 总结:该功能,受限太多.

https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_template_matching/py_template_matching.html 图片中找人游戏 https://machinelearningmastery.com/using-opencv-python-and-template-matching-to-play-wheres-waldo/ template和原图不同分辨率,查找 https://www.pyi

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from cv2 import COLOR_BGR2GRAY def main(): # 读取原图 img_rgb = cv2.imread("d:/img-src.png") # 转为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, COLOR_BGR2GRAY) # 读取模版图 template = cv2

在自动化测试中,基于xpath.js选择器.css选择器进行元素定位及判定的技术已经比较成熟.在实际应用中,无论是web端还是移动端,仍有很多时候需要根据页面内容.页面中的图像进行定位及判定,这里介绍一下基于opencv的图像识别技术在自动化测试中的应用. 这里我们使用selenium驱动测试,使用opencv进行页面元素判定. OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和

初始化完成后,对于相机获取当前图像mCurrentFrame,通过跟踪匹配上一帧mLastFrame特征点的方式,可以获取一个相机位姿的初始值:为了兼顾计算量和跟踪鲁棒性,处理了三种模型: 1. TrackWithMotionModel 2. TrackReferenceKeyFrame 3. Relocalization 这三种跟踪模型都是为了获取相机位姿一个粗略的初值,后面会通过跟踪局部地图TrackLocalMap对位姿进行BundleAdjustment(捆集调整),进一步优化位姿. 优

在使用Git的过程中,我们希望有的文件比如临时文件,编译的中间文件等不要被跟踪,也不需要提交到代码仓库,这时就要设置相应的忽略规则,来忽略这些文件的提交. 配置语法 以斜杠"/"开头表示目录: 以星号"*"通配多个字符: 以问号"?"通配单个字符 以方括号"[]"包含单个字符的匹配列表: 以叹号"!"表示不忽略(跟踪)匹配到的文件或目录 详细的忽略规则可以参考官方英文文档 在windows环境下,打开git

.gitignore 配置文件用于配置不需要加入版本管理的文件,配置好该文件可以为我们的版本管理带来很大的便利,以下是个人对于配置 .gitignore 的一些心得. 1.配置语法: 以斜杠“/”开头表示目录: 以星号“*”通配多个字符: 以问号“?”通配单个字符 以方括号“[]”包含单个字符的匹配列表: 以叹号“!”表示不忽略(跟踪)匹配到的文件或目录: 此外,git 对于 .ignore 配置文件是按行从上到下进行规则匹配的,意味着如果前面的规则匹配的范围更大,则后面的规则将不会生效: Do

前言 随着移动浪潮的兴起,各种APP层出不穷,极速的业务扩展提升了团队对开发效率的要求,这个时候使用IOS&Andriod开发一个APP似乎成本有点过高了,而H5的低成本.高效率.跨平台等特性马上被利用起来形成了一种新的开发模式:Hybrid APP. Hybrid采用动态获取资源包的方式进行热更新,既有web的能快速迭代发布的优势,又有直接从客户端上进行静态资源加载速度快的优势:俨然成为我们业务和页面的重中之重. 一.什么是Hybrid? Hybrid App(混合模式移动应用):是指介于We

前言 H5即HTML5,H5开发具有低成本.高效率.跨平台.研发周期短,用户接触成本低等特性. 一.开发环境 在开发一个H5项目之前,需要先搞好环境.主要有node.npm.gulp.bower.下面分别介绍一下这些工具的安装和使用. 第一步:安装Node 首先,最基本也最重要的是,我们需要搭建node环境.然后点击大大的绿色的install 按钮,下载完成后直接运行程序,就一切准备就绪. npm 会随着安装包一起安装,稍后会用到它. 接下来,可以使用命令行来检测Node和npm是否正确安装:

.gitignore 配置文件用于配置不需要加入版本管理的文件,配置好该文件可以为我们的版本管理带来很大的便利,以下是个人对于配置 .gitignore 的一些心得. 1.配置语法: 以斜杠“/”开头表示目录: 以星号“*”通配多个字符: 以问号“?”通配单个字符 以方括号“[]”包含单个字符的匹配列表: 以叹号“!”表示不忽略(跟踪)匹配到的文件或目录: 此外,git 对于 .ignore 配置文件是按行从上到下进行规则匹配的,意味着如果前面的规则匹配的范围更大,则后面的规则将不会生效: 2.

在git中如果想忽略掉某个文件,不让这个文件提交到版本库中,可以使用修改根目录中 .gitignore 文件的方法(如无,则需自己手工建立此文件).这个文件每一行保存了一个匹配的规则例如: /target/ /target/* .gitignore .classpath .settings* 配置语法: 以斜杠“/”开头表示目录: 以星号“*”通配多个字符: 以问号“?”通配单个字符 以方括号“[]”包含单个字符的匹配列表: 以叹号“!”表示不忽略(跟踪)匹配到的文件或目录: git rm -r