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
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2023-10-04 13:38:32
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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,
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2023-07-05 13:04:40
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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
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2023-06-30 10:33:40
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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
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2023-05-31 13:45:39
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# 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
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# 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
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# 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
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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
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