利用opencv进行移动物体检测
进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来。将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域，就可以认为该区域出现移动的物体。在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大，通过像素直接进行比较往往很容易造成误检。因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分。opencv中提供了多种背景减除的算法，其中基于高斯混
转载
2023-07-25 23:38:28
186阅读
本次笔记要整理的内容是：通过OpenCV的dnn模块来调用OpenCV自带的inception5h模型，并实现物体识别。该模型可识别的类别总共有1000类，包含动物、日常用品、交通工具等等，范围非常广泛。下面通过代码逐步整理。首先，我们需要加载模型，并设置计算后台和目标设备。//加载opencv自带的tenserflow模型实现图像分类
const string tf_net_model_pat
转载
2024-04-11 23:46:53
107阅读
OpenCV的数据类型OpenCV的数据类型基础类型Point类Scalar类Size类Rect类RotatedRectMatx固定矩阵类Vec固定向量类Complex复数类辅助对象cv::TermCriteria 条件终止类cv::Range类cv::Ptr模板和垃圾收集cv::Exception类和异常处理cv::DataType<>模板cv::InputArray和cv::Ou
转载
2024-05-30 10:29:37
36阅读
提供一个人脸检测的训练工程，其里面包括原始的训练样本、制作好的训练样本、训练指令等，感觉其样本分类特别麻烦其下载地址为：opencv使用cascade分类器训练人脸检测的样本与相关文件1 、opencv里的分类器大概介绍： OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade``。 ``opencv_tra
转载
2024-05-01 14:19:08
31阅读
第一次尝试训练自己的分类器，中间经过了一些曲折，终于成功了。在此将过程分享给大家，希望对初学者有帮助。经过实际操作，发现最困难的部分确实是样本的准备，不仅数量要多，而且要包括各种场景，才能最终达到目标检测的目的，这里只是简单介绍一下训练过程。对于目标的准确检测还需要从各个方面进行优化。整个过程分为三步：1、创建样本；2、训练分类器；3、利用训练好的分类器进行目标检测为了方便进行创建，这里将open
转载
2023-09-15 22:30:24
155阅读
网上都是针对人脸识别的教程比较多，所以拥有五花百门的人脸识别分类器，因此也不必麻烦自己训练，而且识别度都挺高的。但是最近一直想在树莓派和OpenCV的环境下进行某种物体的识别，所以要训练特定的分类器，过程不难，相对繁杂，跟着走就OK，以下用苹果识别为例。 在Linux环境下进行Opencv分类器的训练（基于树莓派和OpenCV的物体识别）一、环境配置二、收集和处理样本1、收集正样本2、收集负样本3
转载
2024-03-07 17:10:05
93阅读
# Java OpenCV 分类器物体识别
物体识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它使计算机能够识别、分类和定位图像中的物体。Java结合OpenCV库使得这一任务变得更加容易。本文将介绍如何使用Java和OpenCV实现简单的物体识别，并附带代码示例。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉
原创
2024-09-30 04:50:44
172阅读
文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
转载
2023-11-21 19:29:00
138阅读
OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配
转载
2024-05-15 18:58:16
106阅读
目录前言一、目标检测技术二、样本采集工作原理三、创建自己的级联分类器Step1：准备好样本图像Step2：环境配置（OpenCV win10）Step3：设置路径Step4：实现样本数据采集 Step5：实现样本数据训练Step6：生成级联分类器文件 四、案例实现Step1：灰度处理Step2：二次压缩Step3：直方图均衡化Step4：标定、框选目标?案例完整代码五、总结&n
转载
2024-08-09 17:05:38
154阅读
INRIA Person Dataset”这个网站，链接为点击打开链接，在下边有个蓝色here（970M），点击下载即可，也可以去我的网盘下载，地址点击打开链接，主要是外国网站太难下载了，我费了很大劲才下载成功，没必要因为样本耽误太多时间。千万千万注意要更改图片文件的路径，换成你自己的。#include <iostream>
#include <iostream>#incl
工训备赛日志（三）——基于PaddleLite的垃圾分类模型在树莓派上的部署引言：笔者用树莓派4B，在OpenCv和PaddleLite2.8环境下，将之前训练好的模型成功部署，本文内容分为四个部分，分别是：树莓派4B环境搭建、模型的转换、模型部署、结果演示四个部分。目录：一、树莓派4B环境搭建1.OpenCv-Python安装2.PaddleLite源码编译安装二、模型转换三、模型部署一、树莓派
转载
2024-08-18 14:37:55
134阅读
之前使用了opencv来调用ssd的模型来检测物体，今天学了一下用opencv调用yolov3的模型来检测物体，二者在预测图形的部分，代码流程差不多，反正就是加载模型然后预测输出，但是对于输出结果的处理，二者就有区别，闲话不多说，进入正题：yolov3模型以及网络参数：链接：https://pan.baidu.com/s/1dce1q11ZMGwyIT3OLafJQw 提取码：bj6m代码如下：'
转载
2023-11-01 16:54:33
142阅读
OpenCV学习笔记（十六）——CamShift研究 CamShitf算法，即Continuously Apative Mean-Shift算法，基本思想就是对视频图像的多帧进行MeanShift运算，将上一帧结果作为下一帧的初始值，迭代下去。基本步骤为：1.选取关键区域2.计算该区域的颜色概率分布--反向投影图3.用MeanShift算法找到下一帧的特征区域4.标记并重复上述步骤 该算法的关键就
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。二值图像： 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜
转载
2024-03-21 21:32:49
67阅读
OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是
转载
2023-11-02 00:35:30
70阅读
# Android OpenCV 检测物体发光
在计算机视觉领域，OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个功能强大的工具，可以帮助我们处理图像和视频。其中，物体检测是 OpenCV 的主要应用之一。本文将介绍如何使用 Android 和 OpenCV 来检测物体的发光特征。
## 准备工作
在开始之前，确保你的 Android 项目中已
# Android OpenCV 物体移动侦测
近年来，随着智能手机的普及，移动端应用的需求也越来越多样化。其中，物体移动侦测是一种常见的应用场景，例如监控设备、智能家居等领域都需要使用物体移动侦测技术。本文将介绍如何在Android平台上利用OpenCV库实现物体移动侦测，并提供代码示例。
## OpenCV库简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法
原创
2024-05-07 07:08:38
368阅读
Android OpenCV物体轨迹跟踪是一项重要的计算机视觉应用，能够在实时视频流中跟踪运动物体的轨迹。近年来，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，物体跟踪在智能监控、无人驾驶、体育分析等领域得到了广泛的应用。在本篇博文中，我将详细阐述如何解决“Android OpenCV物体轨迹跟踪”过程中的相关问题，以复盘记录的形式呈现。
### 背景定位
在进行物体轨迹跟踪时，常见的场景是监控摄像头
参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
转载
2024-08-22 14:41:10
89阅读
