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

之前博文中讲解过kalman滤波的原理和应用,这里用一个跟踪鼠标的例程来演示怎么在opencv里用自带的kalman函数进行目标跟踪,文章的内容对做图像跟踪有借鉴意义.文章主要是网络资源进行整理和简单解读,来源见参考. 运动模型的建立: 在进入kalman跟踪之前,首先要建立鼠标运动的模型,至少有两个状态变量:鼠标位置x,y,也可以是四个状态变量:位置x,y和速度vx,vy.两个测量变量:鼠标位置x,y.由于鼠标的运动是个随机运动,并没有一个精确复杂的数学模型.在粒子滤波博文中,也做过图像跟踪,

      前面一篇文章中提到,我们在一副脸部图像上选取76个特征点,以及这些特征点的连通性信息来描述脸部形状特征,本文中我们会把这些特征点映射到一个标准形状模型.       通常,脸部形状特征点能够参数化分解为两个变量,一个是全局的刚体变化,一个是局部的变形.全局的刚体变化主要是指脸部能够在图像中移动,旋转,缩放,局部的变形则是指脸部的表情变化,不同人脸的特征等等.   下面我们通过train函数,一步步了解下如何把标记点特征数据转化为标准形状模型: 本文参考了下面两篇文章: http://

    本文中的知识来自于Mastering  opencv with practical computer vision project一书.     本文实施的脸部跟踪算法都是基于数据驱动的,主要包括两个部分,训练和测试.训练就是通过脸部标记点的采样数据,训练得到一个标准的脸部模型,而测试部分就是把检测到的脸部和标准脸部模型比较,求得眼睛,鼻子等脸部特征.具体来讲,脸部跟踪分为三个部分:shape model形状模型,就是训练数据表示为什么样的形状模型:feature detector特征检

CamShift算法全称是"Continuously Adaptive Mean-Shift"(连续的自适应MeanShift算法),是对MeanShift算法的改进算法,可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小,对于视频序列中的每一帧还是采用MeanShift来寻找最优迭代结果,至于如何实现自动调整窗口大小的,可以查到的论述较少,我的理解是通过对MeanShift算法中零阶矩的判断实现的. 在MeanShift算法中寻找搜索窗口的质心用到窗口的零阶矩M00和一阶矩M1

import cv2 import time import datetime import os def mkdir(path): folder = os.path.exists(path) if not folder: # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹 os.makedirs(path) # makedirs 创建文件时如果路径不存在会创建这个路径 print ("--- new folder... ---") print ("--- OK ---"

//-------------------------------------人头检测------------------------------------- int main(){     //VideoCapture video("E:\\C_VC_code\\Text_Photo\\feini.flv");    vector<float>head;    FILE *read = fopen("detector_TQ.txt", "r

在前面的报告中我们实现了用SURF算法计算目标在移动摄像机拍摄到的视频中的位置.由于摄像机本身像素的限制,加之算法处理时间会随着图像质量的提高而提高,实际实验发现在背景复杂的情况下,结果偏差可能会很大. 本次改进是预备在原先检测到的特征点上加上某种限制条件,以提高准确率. 问题:如何判定检测到的特征点是否是我们需要的点(也就是目标区域上的点)? 可行方案:用形态学找出目标的大致区域,然后对特征点判定. 特征点(SURF算法或者其他的算法)已有,我们来一步步实现找到目标大致区域. 下图假设为视频中

   前面一篇文章我们生成了脸部特征的线性形状模型,本章来学习一下显示线性形状的代码. 线性模型类的结构如下: class shape_model     {                         //2d linear shape model     public:         Mat p;                                   //parameter vector (kx1) CV_32F,参数向量         Mat V;          

Atitit opencv版本新特性attilax总结 1.1. :OpenCV 3.0 发布,史上功能最全,速度最快的版1 1.2. 应用领域2 1.3. OPENCV2.4.3改进 2.4.2就有了对java的支持2 1.4. opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.3 2. Qa3 2.1.  java.lang.UnsatisfiedLinkError: Directory separator should not appear in li

背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态.卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度. 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolph E. Kalman)命名,但是根据文献可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NAS

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

Cv运动分析与对象跟踪   目录 [隐藏] 1 背景统计量的累积 1.1 Acc 1.2 SquareAcc 1.3 MultiplyAcc 1.4 RunningAvg 2 运动模板 2.1 UpdateMotionHistory 2.2 CalcMotionGradient 2.3 CalcGlobalOrientation 2.4 SegmentMotion 3 对象跟踪 3.1 MeanShift 3.2 CamShift 3.3 SnakeImage 4 光流 4.1 CalcOpti

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

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:

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage

一.OpenCV预备: OpenCV是一个跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,可以说是既轻量又高效. OpenCV现主要用于人机互动.人脸识别.动作识别.物体识别.图像分割.运动跟踪.机器人.运动分析和机器视觉等场景. OpenCV下载网址: https://www.opencv.org

Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于(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 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口.该库也有大量的Python, Java and M

对很多人来说,opencv就像在旅行路上遇到的某个人,很有可能,这个只是你生命中的匆匆过客.可是,对于一个立志要做熟悉图像处理的人来说,你不能绕过他. 他是什么? 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.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 他的发展历程是咋样的?

1.openCV介绍 openCV:Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持.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.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像 处理和计算机视觉方面的很多通用算法.最新版本是3.

一.openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持.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.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.最新版本是3.1 ,2016年1