视频处理
原创
2021-08-02 14:31:32
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原标题：大盘点 | 性能最强的目标检测算法作者：Amusi整理编辑：三石【新智元导读】目标检测中存在两个非常重要的性能：精度和速度，特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了盘点。趁最近目标检测(Object Detection)方向的论文更新较少，赶紧做个"最强目标检测算法"大盘点。要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指mAP 和 FPS。其实现在大多数论文要么
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2023-08-24 13:14:25
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1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中, 我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。 我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基础知识 我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别地，我们将使用以下功能: cv::CascadeClassifier::load加载一个.xml分类
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2024-04-07 09:09:42
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# Python 目标识别入门指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 进行目标识别。这是一项非常有趣和有用的技能，在计算机视觉和人工智能领域有广泛的应用。我会逐步指导你完成整个流程，并提供代码示例帮助你更好地理解。
### 流程图
```mermaid
journey
title Python 目标识别入门流程
section 准备工作
原创
2024-03-31 05:45:09
77阅读
如何在MSTAR数据集中刷出99.5%的识别准确率1、背景介绍与自然图像识别研究的快速发展不同，在遥感SAR图像识别领域，因为目标探测手段的困难，难以获取足量公开的数据集，其中美国公开的MSTAR是为数不多的、对地车辆目标进行识别的数据集。MSTAR是在二十世纪九十年代中期，美国国防高等研究计划署（DARPA）推出。通过高分辨率的聚束式合成孔径雷达采集多种前苏联目标军事车辆的SAR图像。MSTAR
# 目标识别与跟踪：Python 实践
在计算机视觉的广泛领域中，目标识别与跟踪是两个重要的研究方向。无论是在安防监控、无人驾驶汽车还是增强现实等应用中，这两个任务都扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何使用 Python 实现简单的目标识别与跟踪，并通过代码示例和可视化帮助大家理解整个过程。
## 什么是目标识别与跟踪？
目标识别指的是识别图像或视频中某个特定目标的过程。这通常涉及对象的分类
通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯模糊的原理所
作 者：XJTU_Ironboy 本文结构：摘要介绍 2.1 大致框架 2.2 测试评价指标 2.3 相关比赛介绍 2.4 相关数据集介绍基于图像处理和机器学习算法 3.1 滑动窗口 3.2 提取特征 3.1.1 Harr特征 3.1.2 SIFT(尺度不变特征变换匹配算法) 3.1.3 HOG(方向梯度直方图特征) 3.1.4 SURF(加速稳健特征) 3.3 分类器 3.2 经典的检
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2023-08-22 14:37:46
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本文的环境为opencv3.0+vs13，使用库函数简单的实现了背景差方法下的车辆检测。PS：但检测的效果并不理想，所以改用haar+adaboost的方法去做检测了，但有幸看到国外一个Urban Track 的项目，介绍里提及使用背景差实现了检测和跟踪，本人还没看完下面贴出链接，感兴趣的可以去研究下：https://www.jpjodoin.com/urbantracker/基本的思路都体现在注
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2024-03-31 08:52:30
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基于ASM的目标检测 ASM(Active Shape Model：主动形状模型)是Tim Cootes于1995年提出来的，其实是在1992年提交，1994年被接受，1995被发表的。ASM方法是通过寻找一系列匹配点来检测形状的方法，和单纯的基于shift（或者surf）特征点匹配的方法不一样，后者是通过互相独立
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2024-05-02 15:55:31
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文章目录一、背景建模1.帧差法2.混合高斯模型3.代码二、光流估计1.Lucas-Kanade 算法2.cv2.calcOpticalFlowPyrLK()方法 一、背景建模首先，什么属于背景？我们主观上很容易去判断一张图片里哪部分是背景，但是计算机并不能去识别哪里是背景，因此我们要想办法告诉计算机哪些部分是背景。1.帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时
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2024-07-24 12:12:15
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运动目标检测就是先判断在视频序列的帧图像中是否由前景目标的运动，然后再对目标进行初始定位的过程。 传统的目标检测算法主要有相邻帧差法、光流法、背景差分法（又称背景减法）等等。2000年以来，随着神经网络的再次兴起，许多利用神经网络进行目标检测的算法也应运而生。 本文介绍的是背景差分法，它的主要原理是利用当前图像额背景图像的差来检测目标区域。首先对固定摄像机拍摄的视频序列进行计算，得到一个场景的静态
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2023-10-08 19:11:08
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文章目录系列文章目录前言一、电子相册二、实现原理1.主函数2.调整背景模糊3.调整前景美颜4.调整相框厚度5.调整图片亮度6.将美颜前景贴到模糊背景总结 前言学了那么多OpenCV API，开始做一个小项目，巩固一下之前学的知识点一、电子相册针对一张图片，进行模糊、美颜、加边框和调亮度等等，制作一张电子相册，效果图如下：二、实现原理1.主函数代码如下（示例）：#include <openc
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2024-05-07 06:31:32
132阅读
1、基本设计思路 该设计主要采用的算法是背景差影算法。背景差影法又称为背景差分法，算法的原理是将拍摄得到的已经包含背景图的车型图像和单独的背景图像进行做差来得到差值图像，再对差值图像进行图像预处理，从而就可以得到待检测的车辆的基本轮廓，再根据车辆的基本轮廓得到车型比，最后进行车型识别。2、核心算法 （1）图像差影法 背景差影法又称为背景差分法，算法的原理是将两幅图像进行做差来得到差值图像，再对差值
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2024-08-01 20:19:26
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目标：熟悉OpenCV中可用的背景差分法。基础在许多基于视觉的应用程序中，背景减法是一个主要的预处理步骤。例如顾客统计，使用静态摄像机获取进入或离开房间的访客的数量，或者提取有关车辆等的信息的交通摄像机。在例子中，首先要将人或车单独提取出来。技术上来说，需要从静止的背景中提取移动的前景。如果你有一张背景图像，比如没有顾客的房间，没有交通工具的道路等，我们只需要在新的图像中减去背景就可以得到前景对象
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2024-06-17 03:14:39
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OpenCV 背景差分法 Background Subtraction Methods(BS)在这篇博文中，您将学会如何用Python调用OpenCV，进行背景差分(Background Subtraction)。背景差分法是一种被广泛应用的技术，我们可以利用背景差分法，通过架设的固定位置的相机（static camera）来得到前景或者移动目标在图像中所在的位置（foreground mask）
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2023-07-10 19:16:53
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R-CNN首先通过SS算法提取2k个左右的感兴趣区域，再对感兴趣区域进行特征提取。存在缺陷：感兴趣区域彼此之间权值无法共
原创
2024-08-02 11:30:09
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opencv学习笔记九--背景建模+光流估计背景建模帧差法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法光流估计Lucas-Kanade 算法cv2.calcOpticalFlowPyrLK(): 背景建模帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断
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2024-05-16 04:43:09
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目标识别基础算法（一）0.对象检测和对象识别（Object Detection vs. Object Recognition）0.1 滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）0.2 候选区域算法（Region Proposal Algorithms）1.选择性搜索（selective search）2.R-CNN(Region-CNN)2.1 算法流程2.2 创新点3.
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2024-01-16 17:34:23
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### 目标识别及裁剪python
在计算机视觉领域中，目标识别及裁剪是一项非常重要的任务。通过这项技术，我们可以识别图像中的目标，并将其裁剪出来，以便进行进一步的分析和处理。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python编程语言实现目标识别及裁剪的功能。
#### 目标识别
目标识别是指在图像或视频中自动识别出感兴趣的目标，比如人、车辆、动物等。在Python中，我们可以使用深度学习框架如T
原创
2024-06-07 05:57:09
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