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

源代码地址: http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/3961668 版本1.0.x新增内容 视频运动检测 Ø 新建菜单项,Learning OpenCV——> OpenCVr入门——>视频运动检测 Ø 菜单项设置如下: Ø 建立类向导 Ø 编辑代码 voidCCVMFCView::OnMyTestSport() { // TODO: Add your command handler codehere //Alt+F8 整理代码 CvCapture

一.前言 视频摘要又称视频浓缩,是对视频内容的一个简单概括,先通过运动目标分析,提取运动目标,然后对各个目标的运动轨迹进行分析,将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中,并将它们以某种方式进行组合.视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色. 视频摘要主要运用在对长时间的监控视频的压缩上,它可以将不同时刻场景内目标的运动显示在同一时刻,这样大量减少了整个场景事件的时间跨度.一般的视频摘要的步骤可以总结为: 视频读取$ \to $背景建模  $\to$ 前景提取$ \to$ 目标轨迹跟踪

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图

运动检测(前景检测)之(一)ViBe zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.如果加上他们的改进版,那就是很大的一个家

运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.如果加上他们的改进版,那就是很

OpenCV简介: OpenCV 是一款功能强大的跨平台计算机视觉开源库,可以用于解决人机交互.物体检测.人脸识别等领域的问题.库本身是采用 C++ 编写的,但是同时也对 Python, Java, C# 等语言提供接口支持. OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library(开源计算机视觉库). OpenCV的应用领域: 人机互动 物体识别 图像分割 人脸识别 动作识别 运动跟踪 机器人 运动分析 机器视觉 结构分析 汽车安全驾驶 OpenCV教程:

1,CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法.该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有运动前景的部分,要求光线保持不变. 如果我们考虑到时间起伏序列建模,比如利用60帧图像建模,对于每一个像素点会产生60个像素值,分别给他们加上60个相关的权值,或者进一步统计不同像素值出现的频次或者距离,

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很

注:本系列博客基于OpenCV 2.9.0.0 一,一览图: 二,模块: /* 基础库 */ 1,opencv_core(链接) ,opencv最基础的库.包含exception,point,rect,size,slice,vector,matrix,image等数据结构,和相应的操作函数,已经一些基础算法: 2,opencv_highgui(链接),opencv关于UI以及IO的库.包含各GUI组件,基于vfw/dshow/ffmpeg等库的video输入输出库: 3,opencv_imgpr

代数运算,就是对两幅图像的点之间进行加.减.乘.除的运算.四种运算相应的公式为: 代数运算中比较常用的是图像相加和相减.图像相加常用来求平均值去除addtive噪声或者实现二次曝光(double-exposure).图像相减用于减去背景或周期噪声,污染等. 图像相加 OpenCV中提供了相加的函数 [cpp] view plain copy void cvAcc( const CvArr* image,//输入图像 CvArr* sum,  //累积图像 const CvArr* mask=NU

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) 微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序 发展前景 随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足 汽车增长速度过快 公共交通日趋萎缩 交通设施条件不足 缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复

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