单模板匹配import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inlinedef cvshow(name, ndarray):
img = cv2.imshow(name, ndarray)
cv2.waitKey(0)
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2024-02-22 00:51:56
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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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目标跟踪是计算机视觉中热门的研究主题，它面临诸多因素的挑战，在创建跟踪系统时应该考虑的几个问题，如视觉外观、遮挡、摄像机运动等。在多种跟踪算法中，卷积神经网络(CNN)利用其强大的特征提取能力，卷积层可以从不同的角度表征目标，并从误分类的角度处理跟踪过程。Channel and Spatial Relatibility Tracking CSRT CSRT跟踪器是OpenCV库中CSR-DCF (
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2024-02-29 13:31:11
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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
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2024-03-21 21:58:27
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1. 图像指标对应 为了明确图像指标上的对应，给出如下图示。flir的行人<30pixel的与我们的工程数据<30pixel的不一样同样height都是30pixel，flir的人看着要近一些。应该是flir的分辨率比1280的要小些。flir只有<30pixel的数据才有意义，因为对应着300m的行人20pixel height以下的数据就很难识别
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
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2024-03-14 07:16:24
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如果要在一幅图像中寻找已知物体，最常用且最简单的方法之一就是匹配。在目标识别的方法中，匹配属于基于决策理论方法的识别。匹配方法可以是最小距离分类器，相关匹配。本文code是基于最小距离分类器，基于相关匹配的与此类似。本文涉及到的知识点如下：1、目标识别.2、基于决策理论方法的识别3、匹配（最小距离分类器、相关匹配）4、空间相关（相关匹配涉及）匹配之前，需要先将图像转换为灰度图，函数为rgb2gra
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2022-08-24 17:54:45
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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
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2024-05-16 01:17:29
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模板匹配及应用1.模版匹配——matchTemplate()2.实现了几个小应用：图像单目标模板匹配、视频单目标模板匹配、多目标模板匹配先上ppt：代码：1.图像单目标模板匹配///图像单目标模板匹配
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
#include <iostream>
using namespace std;
in
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2023-12-04 13:14:31
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模板匹配场景：实现多目标匹配： 为了实现多目标匹配，我选用opencv和sklearn两个库中的模板匹配和聚类算法来实现。问题描述：在进行多目标匹配是，同一匹配区域内，会出现多个冗余的框：import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import cluster
# 读取图片和模板
img_r
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2024-05-05 18:14:49
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一些网络资料 关于Kalman滤波器的理论,其数学公式太多,大家可以去查看一些这方面的文献.下面这篇文章对Kalman滤波做了个通俗易懂的介绍,通过文章举的例子可以宏观上理解一下该滤波器,很不错,推荐一看: ,中介绍了opencv1.0版本的卡尔曼滤波的结构和函数定义等。 另外博文：将opencv中自带的kalman改装成了鼠标跟踪程序，可以一看。 
隔壁小白都简单哭了准备：MacOS（我的系统是10.12.6，比较懒很少更新）python 3.6（忘掉2.7吧~已经是遗留版本啦~下载地址 https://www.python.org/downloads/ 现在已经更到3.7了，安装好了在终端用python命令检查一下，可以正常进入自带IDE并且显示版本信息就没问题了）Pycharm （个人认为python最好用的IDE没有之一，communi
Opencv特征提取与目标检测04：亚像素级角点检测具体概念无论是Harris角点检测，Shi-Tomasi角点检测都无法对像素点精准定位，进而无法满足一些高精度图像角点处理，追踪的问题。如跟踪。相机矫正，三维重建，几何测量等。正如图所描述的。 因此，亚像素级别角点检测应运而生。亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续
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2024-03-25 20:56:12
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opencv实现了一部分通过模板与目标图像进行寻找最佳匹配的方面matchTemplat();这个方法网上有很多讲解，基本思想是将模板图像在目标图像上滑动逐一对比，通过统计的基本方法进行匹配，比如方差检验，相关性检验等方法来寻找最佳匹配；话不多多说吧，从网上找到的一些实验代码，实验了一下：1简单匹配代码：//模板匹配，简单的寻找拷贝图，效果一般
void ImgMatch()//图像匹配
{
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2024-03-18 09:10:04
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文章目录模版匹配和霍夫变换1 模板匹配1.1 原理1.2 实现2 霍夫变换2.1 原理2.2 霍夫线检测2.3 霍夫圆检测[了解]image-20191008105125382 模版匹配和霍夫变换学习目标掌握模板匹配的原理，能完成模板匹配的应用理解霍夫线变换的原理，了解霍夫圆检测知道使用OpenCV如何进行线和圆的检测1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区
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2024-06-18 08:57:07
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OpenCV 学习笔记（模板匹配）模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。在 OpenCV 中，提供了相应的函数完成这个操作。matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在
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2024-07-10 13:54:51
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一、模板匹配概念 模板匹配是一项在一副图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。模板匹配不是基于直方图的，而是通过在输入图像上滑动图像块（模板）同时对比相似度，来对模板和输入图像进行匹配的一种方法。应用： （1）目标查找定位 （2）运动物体跟踪1、模板匹配 --- matchTemplate()1 CV_EXPORTS_W void matchTemplate(InputArray
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2024-01-10 12:55:14
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本文实现了基于python的csrt方法，读取摄像头第一帧进行
原创
2023-02-05 09:54:47
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sort跟踪算法+opencv模板匹配实现小球跟踪实现结果rgb灰度图像假彩色二值化，提取坐标SORT多目标跟踪算法基于模板匹配的目标检测模板匹配结果与SORT算法融合完整代码 实现结果先把最终结果放上来，个人感觉效果还是非常棒的。rgb
sort+模板匹配实现多目标跟踪 灰度图像假彩色假彩色反映的是模板匹配的匹配程度，越红代表相似度越高。
sort+模板匹配实现多目标跟踪 二值化，
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2024-03-29 19:55:21
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Camshift原理
CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即：连续自适应的MeanShift算法。其基本思想是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去
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2023-07-24 16:15:04
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