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
SAR动目标检测（MTI）是SAR成像技术的重要应用方向，主要有单通道检测技术和多通道检测技术。其原理是利用动目标回波与静止目标回波的方位多普勒不同，对动目标进行区分。正是因为这种不同，所以在SAR图像中出现动目标散焦或偏移现象。 现有的单通道 MTI 方法主要有三种：①基于动目标多普勒中心频率的检测方法。以频域滤波法最具代表性，它实现简单，易于操作，计算量小，是目前单通道 MTI 的首选方法。
目录 目录传统目标检测技术 传统目标检测技术1、 帧间差分通过连续两帧相同位置像素点间的灰度差来确定目标移动。但只适用于静态背景和目标单一条件的目标检测。仅适用于无人机悬停状态下的目标检测。2、 背景差分法 通过预先设置背景，然后通过对检测图像和背景做差来提取目标。但实际背景与预设背景相差较大或者实际检测时光照条件发生明显变化，该方法的目标检测精度将有较大的下降。3、 光流法 将该方法将光流作
MTD是一种利用多普勒滤波器组来抑制各种杂波，以提高雷达在杂波背景下检测运动目标能力的技术。与MTI相比，MTD在如下方面进行了改善和提高。增大信号处理的线性动态范围使用一组多普勒滤波器，使之更接近于最佳滤波器，提高改善因子能抑制地杂波(其平均多普勒频移通常为零)，且能同时抑制运动杂波(如云雨、鸟群、箔条等)增加一个或多个杂波图，对于检测地物杂波中的低速目标甚至切向飞行大目标更有利根据最佳滤波理论
文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
1.Harris角点检测 Harris角点检测算法是一个极为简单的角点检测算法，该算法在1988年就被发明了，算法的主要思想是如果像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点。基本原理是根据公式： 化简为求解矩阵，最后根据矩阵的特征值判断是否为角点 实现效果： 代码（不用OpenCV）： <cod
视频运动检测基本思想是进行每一帧对比，检测不同然后得出是否运动，一般分为两种，背景法和差帧法；背景法是：将一幅图作为背景，让后和每一帧对比；缺点是一开始存入的背景可能随光照变法而造成错误，但是可以用在光照环境稳定的地方，优点是可以检测之前背景没有的景象；差帧法是：将前一帧和后一帧进行对比；缺点是无法对运动后突然又静止的景象进行识别，优点是光照不影响；实例背景法：///运动检测，摄像头检测，背景法
在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。将YOLO应用于视频流对象检测首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码：# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import imutils
imp
虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。这里的问题是：OpenCV能帮我们达到这种目标追踪的目的吗？答案是肯定的。OpenCV目标追踪首先，我们会大致介绍八种建立在OpenCV上的目标跟踪算法。
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
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
据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入
使用OpenCV进行目标检测和跟踪的常见方法是使用Haar Cascade分类器进行对象检测，使用OpenCV的目标跟踪API进行目标跟踪。以下是如何使用OpenCV进行目标检测和跟踪的简要步骤：目标检测a. 准备训练集：Haar Cascade分类器需要一个训练集，该训练集由一组已知的正样本（包含目标）和一组已知的负样本（不包含目标）组成。可以从公共数据集中获取这些样本，或者自己创建训练集。b.
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2023-08-23 19:03:20
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目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位，常见的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等，其中 Yolo 的速度和精确度都比较高，且只需训练一次，使用起来比较方便。这里我们就使用官方现成的模型来检测图片，看一看效果，先学会使用流程，以后再训练自己的模型。注意：opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4导入库imp
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2023-09-04 15:18:40
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计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only l
本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCrea
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
一、雷达信号流程建模波形产生------>发射机------->射频天线======>
(WaveForm Generator) (Transmitter) (Transmit Array)
**== 信道 ==**
信号处理<---------接收机
目标与雷达之间的相对速度产生了传播频率的多普勒频移。我们知道多普勒频移与目标的径向速度成正比。因此，对多普勒频率的测量提供了一种测量径向速度的方法，该方法比其他方法更准确。多普勒频移用于雷达系统应用中，优点包括将想要的运动目标回波与那些固定目标分离开来，并提取目标的径向速度等信息。利用该特点的脉冲雷达被称作动目标指示雷达（MTI）或者脉冲多普勒雷达。这两种雷达的物理原理是相同的，但是它们的工作模式
