接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生，这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了，当然了，使用起来也是很方便的，之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况，现在这个问题就不存在了，需要安装包的话可以去我的资源中下载使用，使用pip安装方式十分地便捷。 今天主要是基于opencv模块来
转载
2023-10-04 13:38:32
48阅读
使用rowRange和colRange函数或者vconcat和hconcat函数来实现图像图拼接操作1.rowRange和colRange函数这两个函数在Mat头文件中#include <opencv2/core/mat.hpp>rowRange():Mat cv::Mat::rowRange ( int startrow,
int endrow
本文是 OpenCV图像视觉入门之路的第6篇文章，本人详细的解决了RGB转HSV，HSV通过AI来进行HSV转 inRange() 函数的范围值操作，简单全面的解决了OpenCV对于图像中某个颜色的分析工作，本文通过识别红色区域和蓝色区域来编写示例程序和博客，也讲述了各种操作，例如：RGB转HSV、转换工具、公式
目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。
Github地址：
https://www.dasuda.top/index.php/2020/05/10/deltacvzhicpusuanfayouhuainrange/www.dasuda.top
OpenCV中的inRange()OpenCV中的inRange()函数常常用来对图像的各个通道进行阈值分割，但是当图像尺寸过大时，该步骤较为耗时，故我们使用SIMD指令集
【1】inRange()函数 OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型（C++）：&
追踪的目的是在当前帧找到前一帧确定的对象。因为我们要在当前帧确定其对象位置，因此我们需要知道它是如何运动的，换句话说，需要知道运动模型参数。 如果对象非常简单且没有什么外貌上的变化，我们可以使用模板匹配。但是现实并未如此，当前模型可能随时随地变换(如人脸，你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法，随着其不断更新，算法的种类也越来越多，3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING,
转载
2023-07-05 13:04:40
233阅读
图像载入、显示、保存函数： 1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） flags是int类型的变量
使用Python+opencv的物体追踪，也是采用了颜色追踪的方法利用将一副图像从BGR转换到HSV，可以利用这一个点来提取某个特定颜色的物体。在HSV颜色空间中要比BGR空间中更容易显示特定颜色。在我们的程式中，我们提取的是一个蓝色的物体。下面就是需要做的几步： * 从视频中获取每一帧图像 * 将图像转换到HSV空间 * 设置HSV阈值到蓝色范围 * 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他我们想做的
转载
2023-06-30 10:33:40
190阅读
跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
转载
2023-05-31 13:45:39
385阅读
# Python OpenCV物体追踪教程
## 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python和OpenCV库实现物体追踪。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多方便的功能来处理图像和视频。物体追踪是计算机视觉中一个非常重要的任务，它可以用于许多应用程序，如视频监控、自动驾驶等。
## 整体步骤
下面是实现物体追踪的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
原创
2023-07-22 18:36:22
193阅读
# Python OpenCV手指追踪实现教程
## 引言
大家好，我是一名经验丰富的开发者，今天我将教大家如何使用Python和OpenCV实现手指追踪的功能。对于刚入行的小白来说，学习如何实现这个功能可能有些困惑，但是不用担心，我将一步步地向你展示整个过程。
## 整体流程
首先，我们需要了解整个实现过程的流程。下面是一个展示了手指追踪实现步骤的表格：
```mermaid
journe
原创
2023-09-18 07:04:49
188阅读
# 实现Python opencv物体追踪教程
## 整体流程
下面是实现Python opencv物体追踪的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------|
| 1 | 读取视频 |
| 2 | 初始化追踪器 |
| 3 | 选择初始目标 |
| 4 | 追踪目标 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：
# Python OpenCV 目标追踪入门教程
在现代计算机视觉中，目标追踪是一个极其重要的技术，它可以识别并追踪视频流中的特定目标。在这篇文章中，我们将一步步教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现目标追踪。整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-----------------------------
一、开发环境 树莓派的操作系统为官网推荐的操作系统Raspbain，摄像头用的是手动调焦的USB网络摄像头，三十万像素。视觉图像处理采用OpenCV-3.4.1，至于如何在树莓派上装OpenCV，请自行百度 PS:为了给树莓派装上OpenCV的开发环境是个艰难历程，前后花了两天时间，经历了各种坑，树莓派前后共不停的编译了9个小时才成功装上了OpenC
将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0）#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include <vector>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat M = (cv::Mat_<double>(3,
原创
2022-01-25 11:18:43
953阅读
常言道“温故而知新”，写此文章就是对自己目前学习内容的小小的总结与记录。本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。 博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。====================分割线==
一、cv2.getPerspectiveTransformcv2.getPerspectiveTransform(src, dst) → retvalsrc：源图像中待测矩形的四点坐标sdt：目标图像中矩形的四点坐标一、cv2.warpAffine放射变换函数，可实现旋转，平移，缩放；变换后的平行线依旧平cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst=None, f
OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述 (1) cv.cvt
# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport argparseimport cv2points=[]opencv
原创
2022-11-10 14:34:53
136阅读
