原理CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并将上一帧的目标中心和搜索窗口
转载
2024-04-23 20:06:32
46阅读
# Python OpenCV定位视频指定帧的实现方法
## 概述
在本篇文章中，我将教给你如何使用Python和OpenCV库来定位视频中的指定帧。首先，我们将介绍整个实现的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我将逐步给出每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码和代码注释。
## 实现流程
下表展示了实现“Python OpenCV定位视频指定帧”的整体流程。
| 步骤 |
原创
2024-01-20 10:26:41
679阅读
使用Opencv中的Camshift进行视频中目标跟踪是一个不错的选择，这方面的示例很多，但是大多代码不全，或者代码存在问题，不能正常使用，这里，对很多文章进行整理后，贴出了正确可以使用的代码。 首先下载OpenCV， http://sourceforge.net/projects/opencvlibr
转载
2024-03-26 16:16:25
67阅读
OpenCV读写视频文件解析 纠正个误区，我见有人用OpenCV做多媒体开发，OpenCV这东西再强大，这方面也不行的，之所以把视频读取写入这部分做的强大一些，也是为了方便大家做视频处理的时候方便些，而且这部分也是基于vfw和ffmpeg二次开发的，功能还是很弱的。一定要记住一点，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而不是视频流编码器或者解码器。希望大家不要走入这个误区，可以把这部分简单单独看待
转载
2024-04-14 08:31:40
142阅读
最近在用C++编写工程代码，才发现自己的C++水平已经捉襟见肘，很多东西都要学习，今天就先总结一下利用opencv里面的VideoCapture和VideoWriter,以及std::vector<cv::Mat> 型变量与cv::Mat型变量的区别和数据交互。cv::VideoCapture一般来说，VideoCapture用于读取avi格式或mp4格式的视频，或者是从摄像头读取数据
转载
2024-04-03 08:50:42
179阅读
1.步骤本文采取的方式为，先利用VideoCapture创建视频捕获对象再使用其方法read获取帧1.读取视频/相机 当我们要读取一个视频文件，或者相机时，一般有3种方式从文件中读取视频视频捕获对象创建以后，OpenCV将会打开文件并做好准备读取它。 如果打开成功，我们将可以开始读取视频的帧，并且cv::VideoCapture的成员函数isOpened()将会返回true。 （建议在打开视频或摄
转载
2024-02-24 00:38:46
484阅读
1图像识别部分软件设计图像处理部分是本系统的重中之重，本系统的图像处理部分图像处理视觉库是OpenCV2.4.9，采用C++编程，编程环境是VS2015，先在VS2015上实现opencv算法设计，然后将代码移植到QT上。1.1车牌定位为了能够识别到正确的车牌信息，必须将字符图像从原图像中分离出来，然后对每字符进行识别定位，本系统采用的方法如下：首先对原图像转换到HSV色域，留下蓝色图像（本系统暂
转载
2024-07-04 19:43:07
594阅读
一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
转载
2023-10-16 01:23:43
43阅读
opencv里对视频的编码解码等支持并不是很良好，所以不要希望用opencv 做多媒体开发，opencv是一个强大的计算机视觉库，而不是视频流编码器或者解码器。希望大家不要走入这个误区，可以把这部分简单单独看待。而且生成的视频文件不能大于2GB，而且不能添加音频。如果想搞音视频处理可以使用FFmpeg库。视频读取opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头,类如下c
原创
2023-04-11 21:18:55
254阅读
基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int areas;
//该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形，我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
转载
2024-04-16 14:33:10
104阅读
读取视频：终端输入mp4视频文件的路径#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char **argv)
{
// 读取视频：创建一个 videoCapture 对象，参数为视频路径
cv::VideoCapture capture(argv[1]);
转载
2024-04-01 11:34:01
248阅读
opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
转载
2023-11-16 14:41:52
322阅读
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
首先注意，本文使用的是Visual c++ 2010 express，这意味着它有以下问题：不能开发64位程序，除非另外下载编译器并配置 只能针对项目（不能全局）设置i
Vitis HLS 图像处理平台搭建在 2019.2 以上的版本中AMD-Xilinx去除了对 OpenCV 的库函数的直接支持，需要我们手动搭建一个OpenCV的环境（主要是仿真环境），这一步虽然对综合不影响，但是对于算法的功能验证还是不方便，所以这一步对于使用OpenCV进行图像处理还是很重要的一步。今天这一步主要分成几部：第一步，安装所需要的文件（开源）第二步，设置好环境变量第三步，本地编译
转载
2024-04-23 10:34:20
31阅读
最近方向定下来是双目立体视觉，主要是做重建这块的研究。大致过程是图像获取->摄像机标定->特征提取->匹配->三维重建，当然开始可以进行图像预处理，矫正，后期可以进行点云的进一步处理，如渲染表面使其更接近于现实物体。 图像获取相对来说比较简单，用相机拍摄目标物（大型场景或特定小型的室内物体）。但有两点需要注意： 1、双目重建所需的图像一般为两张，角度相差不应过大
转载
2024-04-06 12:10:52
88阅读
目标跟踪就是识别移动目标的过程，并且跨帧跟踪这些目标，为了跟踪视屏中的目标，首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候，模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(
转载
2024-02-26 12:27:16
559阅读
1. 知识点算术操作；像素算术操作。2. NumPy算术操作 和 OpenCV像素运算2.1 加法2.1.0 cv.add 函数cv.add(src1,src2[,dst[,mask[,dtype]]])2.1.1 代码测试读取图片butterfly和lena；获取两张图片[0,100]位置的像素值；使用加法、np.add、cv.add进行算术操作。import cv2 as cv
import
转载
2024-08-17 10:28:50
115阅读
备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
转载
2024-08-02 12:01:06
35阅读
好久没写了，最近在做一个教授给的任务，任务要求就是使用华硕的Xtion pro 这个设备（和微软的Kinect差不多）来识别一个一个的小机器人的位置和角度。做之前什么都不知道，上网查了好多资料，但是中文的资料较少，所以写点东西出来一是给自己记录，而是方便以后研究这个东西的童鞋。首先介绍一下思路：Aruco是一个做显示增强技术的库，但是我只要它的识别坐标和角度的功能OPENNI2 相当于是个驱动
转载
2024-03-07 22:10:09
133阅读
