文章目录一、引言二、步骤概述三、深入探讨主要步骤四、结论和参考 一、引言 作为数据科学家，我们有机会对足球视频剪辑做一些分析，使用深度学习和opencv可以在视频剪辑中提取一些有趣的见解。我们可以检测所有球员+裁判员+足球，还可以根据球衣的颜色预测球员所在的球队，这些都可以实时完成 二、步骤概述 TensorFlow目标检测API是一个非常强大的资源，能够用来快速构建目标检测模型。如果你不
转载
2024-05-09 23:33:06
53阅读
目录阅读总结： 关键词 内容 评价摘要1 简介方法提出的新机制多样化的样本生成基于IOC的排名与细化场景上下文的融合特性2 相关工作经典方法经典方法的限制用于
转载
2024-01-03 06:31:40
251阅读
对于刚入门的OpenCV玩家，提起目标跟踪，马上想起的就是camshift，但是camshift跟踪往往达不到我们的跟踪要求，包括稳定性和准确性。 opencv3.1版本发行后，集成了多个跟踪算法，即tracker，大部分都是近年VOT竞赛榜上有名的算法，虽然仍有缺陷存在，但效果还不错。 ps：我在知乎上看到一个目标跟踪的介绍，感觉不错，链接在此！ 单目标跟踪很简单，放一个官方例程供参考（ope
转载
2024-03-12 15:45:39
110阅读
教程 | 如何使用Docker、TensorFlow目标检测API和OpenCV实现实时目标检测和视频处理 参与：李诗萌、路雪本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网络摄像头执行实时目标检测，同时进行视频后处理。作者使用的是 OpenCV 和 Python3 多进程和多线程库。本文重点介绍了项目中出现的问题以及作者采用的解决方案。用 YouTub
转载
2024-05-14 13:26:29
32阅读
可以从静态场景中检测出移动的物体，并对目标进行标记和计数。本文的主要工作包括：在图像预处理阶段，本文采用HSV色彩空间减轻了目标阴影对目标提取的影响，采用中值滤波器去掉了椒盐噪声，采用图像二值化使图像变的简单，采用图像学去噪中的腐蚀和膨胀分别提取消除图像噪声和填充图像空洞。在动态目标识别的阶段，采用三帧差分法提取出动态的目标，并用更新运动历史图像的方法来减轻重影现象。最后通过在原图像帧中画矩形框的
转载
2023-11-17 10:24:03
81阅读
1. CamShift思想 Camshift全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即连续自适应的MeanShift算法，是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并
转载
2024-03-14 07:16:24
82阅读
FAST检测特征点+SURF描述特征点速度上要比SURF在多尺度下检测特征点后描述要快的多在自己的电脑上做了两种实验的对比，通过VS性能分析可以看到结果配置I5 2.7GHZ X64 VS2012 OPENCV249代码中大津法二值化可以直接用opencv提供的大津法接口 代码功能SURF提取描述FAST提取SURF描述特征点提取24.2%0.9%特征点描述25%14.7%特
转载
2024-04-11 09:38:04
100阅读
首先使用拍照工具拍摄一些JPG格式的标定图片。然后放到特定的文件夹下，我这里是image文件夹。在标定前，首先读取该文件夹下的图片文件，获取这些图片文件的文件名，以备将来opencv读取图片使用。这样做的好处是不用特意给拍摄的图片按照特定格式重新命名，大大减小了工作量。标定时，程序会检查这些图片是否能正常提取格点，如果不能，程序自动舍去，在标定时该幅图片不参与计算。标定完成后，程序会把标定结果显示
转载
2024-04-14 22:39:25
90阅读
模板匹配是一种在图像中定位目标的方法，通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动，计算特征相似性，以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率。在Opencv中，模板匹配定义了6种相似性对比方式： CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：计算图像像素间的距离之和，最好的匹配是0，值越大，是目标的概率就越低。 CV_TM_CCORR 相关匹配法：一
转载
2024-05-01 20:20:39
52阅读
本文重点讲解LBP特征及OpenCV中LBP特征的基本处理。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。用级联分类器实现目标检测在AI人工智能识别中应用十分广泛。正样本的选取原则正样本的尺寸不是必须一致的，从源码可以看到，这个是可以在输入图片文件的尺寸时设置大小从而实现在CreateSamples中进行裁剪的（参考cvCreateTrainingSamplesFromInfo中
转载
2024-03-21 21:58:27
37阅读
知识要点1. OpenCV目标跟踪算法的使用大概可以分为以下几个步骤:创建MultiTracker对象: trackers = cv2.legacy.MultiTracker_create()读取视频或摄像头数据: cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_02.mp4')框选ROI区域: roi = cv2.selectR
转载
2023-09-27 12:50:23
399阅读
利用模板匹配的方法追踪摄像头的目标效率比较底下，而且受fps影响重容易跳帧，但在物体低速移动下也不失为一种简单的识别算法。其原理是在摄像头的一帧画面中选定要追踪的范围，利用模板匹配的方法刷新每一帧模板的位置，本文只设定了从左上角截取矩形的方法，其他方法可自行画瓢 不过本文有两个不足 1是只能左上角开始截取，否则会报错 2是要提前预备一张任意图片来置换模板图 否则匹配找不到模板Rect rect;/
转载
2024-03-06 14:41:31
67阅读
文章目录前言一、Opencv的安装二、Ubuntu18.04下opencv的应用实例1.图片的显示2. 摄像头的使用3.播放视频 前言学习在Ubuntu下Opencv的安装以及使用一、Opencv的安装首先安装桌面版的Ubuntu 安装网址：https://opencv.org/releases/下面是安装流程 1.在Ubuntu18.04中网页打开该网站。 2.ctrl+alt+T进入终端，安
转载
2024-03-15 16:08:24
33阅读
meanshift原理： meanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。 在op
转载
2023-12-05 22:01:26
7阅读
之前在做实时监控中人脸识别、人体姿态识别等项目，可以说一直在与视频打交道，今日心血来潮，顺便帮助师妹快速了解目标检测，特意选择了谷歌开源的Object-Detection API实现基于视频的目标检测。测试环境：Win7、Anaconda3、tensorflow、opencv、CPU一、Anaconda3下安装tensorflow和opencv1、创建anaconda虚拟环境conda creat
转载
2024-05-16 01:17:29
90阅读
本文翻译自Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ )基于OpenCV和YOLOv3深度学习的目标检测 本文，我们学习如何在OpenCV上使用目前较为先进的目标检测技术YOLOv3。YOLOv3是当前流行的目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的最新变种算
转载
2024-01-17 09:45:11
134阅读
OpenCV实现yolov3实时目标检测前言这是小白第一次写博客，有什么错误和不严谨的地方还希望大家多多斧正。最近在B站看了一个小哥从youtube搬来的一个视频，自己就照虎画猫跟着敲起了代码，接下来我就给大家介绍一下基本流程步骤，自己也学习学习。OpenCV是一个十分强大的开源跨平台计算机视觉库，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，可以运行在Linux、Windows、A
转载
2023-10-29 09:56:15
99阅读
# Python目标行为预测教程
目标行为预测是使用机器学习来预测未来的行为或状态，比如用户的购买行为、网站的访问模式等。本文将带领你一步步理解如何在Python中实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现目标行为预测的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | -------------------------
原创
2024-09-24 04:24:23
48阅读
1. 理论公式透视变换（Pespective Transform）是将一个视平面上的物体转换到一个新的视平面。变换公式如下：其中等式右边的u,v是源图片的坐标，在变换后图像中的对应坐标x, y，可以用下式计算得到：据此，原图像和透视变换后的目标图像中的点，对应转换关系如下： 变换矩阵的子矩阵表示线性变换，比如scaling（缩放），shearing和rotation（旋转）。
转载
2024-11-01 14:36:57
66阅读
人脸姿态估计简单预研一、 背景介绍其实背景很简单，就是有些算法针对正脸的效果很好，但是对于特别大的侧脸，效果就不是很好，所以需要需要根据人脸姿态来进行过滤。二、 算法的简要介绍1. 什么是姿态估计在计算机视觉中，对象的姿态是指其相对于相机的相对方向和位置，我们可以通过相对于相机移动对象，也可以相对于对象移动相机，还可以同时移动相机和对象，如果相机和对象保持相对静止，虽然相机和对象在世界坐标系中的位
