# Java OpenCV 运动检测实现及性能优化
在计算机视觉领域，运动检测是一个常见的应用场景。在利用 Java 和 OpenCV 实现运动检测时，开发者可能会遇到性能不佳的问题，表现为运动检测过程“很卡”。本文将介绍如何高效地使用 Java OpenCV 进行运动检测，并提供代码示例以及优化建议。
## 基础知识
运动检测通常涉及以下步骤：
1. 捕获视频流
2. 转换为灰度图像
3.
一：OpenCV级联分类器概念目前常用的实用性目标检测与跟踪的方式方法有以下两种帧差法：识别原理就是基于前后两帧图像之间的差异进行对比，获取图像画面中正在运动的物体从而达到目标检测，缺点是画面中所有运动中物体都能识别，例如需要是被的是车辆运动，但是画面中风吹动树叶飘动也会被计算在甄别范围内，这就导致甄别物出现错误。CascadeClassifier级联分类器：那么如果只是识别车辆，那就需要把车辆需
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2023-10-22 08:17:47
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# Java OpenCV 运动检测入门指南
在计算机视觉领域，运动检测是一个重要的研究课题，广泛应用于监控、视频分析和行为识别等领域。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库实现简单的运动检测，带您逐步理解这一过程。我们将通过示例代码来说明关键步骤，并使用图表来可视化相关数据。
## 运动检测的基本原理
运动检测的基本思想是通过比较连续帧之间的像素变化来检测物体的运动。具体来说，我们可以
原创
2024-08-25 06:09:57
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简介 在接触过的qcom和mtk平台中，camera调试软件和流程基本都是大同小异。所以查了点资料，然后模仿这些软件，自己练习写了下最开始的
两步：暗电流和len shading补偿。 基本原理产生原因 在camera模组中，会因为sensor本身的暗电流，从而对图像参数噪声。同时也会因为模组镜头的原因，导致拍摄照片的亮度，中间亮而四周相对较暗。
所以在模组工作中，我们需要对模组做暗电流的
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2024-03-29 09:34:59
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一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
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2024-05-08 18:46:20
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# Java OpenCV 运动检测技术入门
运动检测是计算机视觉中的一个重要应用，旨在通过分析视频流来识别和跟踪运动的目标。在这篇文章中，我们将使用Java语言结合OpenCV库来实现一种简单的运动检测方法，并展示相关的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了多种图像处理和计算机
原创
2024-08-24 07:51:40
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在计算机视觉领域，运动检测是一个重要的应用场景。利用 Python 和 OpenCV，我们可以迅速实现运动检测功能，这篇博客将详细介绍如何进行环境配置，编译过程，参数调优，定制开发，性能对比和安全加固等步骤。
## 环境配置
首先，我们需要配置好开发环境，以便能够顺利地进行运动检测的实现。你需要确保以下软件和库已安装：
1. Python 3.x
2. OpenCV 库
3. NumPy 库
手势识别是一种人机交互技术，通过识别人的手势动作，从而实现对计算机、智能手机、智能电视等设备的操作和控制。1. opencv实现手部追踪（定位手部关键点）2.opencv实战项目 实现手势跟踪并返回位置信息（封装调用）3.opencv实战项目 手势识别-手势控制鼠标4.opencv实战项目 手势识别-手势控制键盘未完待续本专栏记录作者的学习之旅会一直更新下去，欢迎订阅一起学习进步本项目
我看到了与opencv运动检测有关的查询，但是我的要求要简单得多，所以我再次询问该问题。我想分析视频帧，看看帧中是否有变化。可以识别出框架中发生的任何类型的运动。如果发生任何事情，我只想得到通知。我不需要跟踪/绘制轮廓。尝试：1)使用OpenCV(TM_CCORR_NORMED)进行模板匹配。我使用cvMinMaxLoc获得相似性指数if( sim_index > threshold )"N
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2024-04-05 15:17:36
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VS2019配置opencv3.4.1及opencv_contrib3.4.1最近在做毕业设计，想用opencv里的SIFT，发现需要把OpenCV的扩展模块中的xfeatures给包含进来，所以需要安装拓展模块opencv_contrib,很痛苦。 《配库》 当我写代码的时候 我觉得 世上最痛苦的事是写代码 当我写论文的时候 我觉得 世上最痛苦的事是写论文 当我配库的时候 我才知道 世上最痛苦的
一、运动目标检测的方法：(l)帧差法 基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。帧差法仅仅做运动检测。网上经常有人做个运动检测，再找个轮廓，拟合个椭圆就说跟踪了，并没有建立帧与帧之间目标联系的，没有判断目标产生和目标消失的都不能算是跟踪吧。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不
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2024-01-04 07:06:22
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# 使用OpenCV实现Python背景差分法运动检测
本文将介绍如何使用OpenCV库完成背景差分法的运动检测。背景差分法是一种常见的运动检测技术，常用于监控系统或计算机视觉应用。本文适合刚入行的小白，通过详细的步骤和代码示例，使你能够快速入门。
## 流程概述
在进行背景差分法的运动检测时，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 05:09:10
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opencv在做运动对象检测时主要通过对前后背景差的检测来实现运动对象的检测：import cv2
import time
# 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头
camera = cv2.VideoCapture(0)
# 测试用,查看视频size
width = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(camera.
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2024-04-22 20:41:39
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1.问题描述本文章实现了通过读取摄像头所拍摄的图像，实时检测图像中的网球并推算其距离、确定其方位。核心问题是如何从摄像头拍摄的画面中检测出网球，并排除干扰项。此外，为了将该方法运用在嵌入式系统上，系统的计算复杂度应当尽量减少，避免影响实时性。暂时隐藏2.实现方法对于网球这样的球体单色目标，可以选择霍夫变换进行圆检测，也可以通过色彩分割将网球从视频帧中分割出来。如果背景复杂，障碍物多，也可以选择训练
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2024-08-12 11:06:03
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运动分析步骤：运动检测 目标跟踪 运动表达 行为理解。 运动检测的定义：将运动前景从图像序列中提取出来，也就是说将背景与运动前景分离开。 思路有二： 一.直接利用前景所特有的信息检测前景；二.先得到背景图象，然后将输入图象减去背景图像从而得到前景图象。 常规的运动检测方法： –背景差法(background subtraction); –光流(optical flow); –帧
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2023-12-20 22:20:10
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# Python 运动检测与拍照
在计算机视觉领域，运动检测是一个重要的应用，它不仅可以用于安全监控，还能应用于智能家居、机器人等场景。本文将介绍如何使用 Python 进行简单的运动检测，并在检测到运动时拍照。
## 准备工作
在开始之前，你需要安装 OpenCV 库，这是一个强大的计算机视觉库。可以通过以下命令安装：
```bash
pip install opencv-python
原创
2024-10-22 06:58:15
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运动图像检测系统：准备：移植Linux2.6.29运行于s3c2440板子上，按键驱动，USB host controller驱动声卡驱动动态链接文件系统制作SDK-MOTION/src/fs/rootfs-motion.tar.gzmadplay播放器移植图像运动检测程序设计报警主程序设计1.当移...
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2014-11-17 17:57:00
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2评论
初学习opencv一段时间了，把自己学的东西在博客上做个总结，也有助于自己的知识的巩固。这段时间主要是在研究运动目标的检测，目前，关于运动目标检测的方法有很多。比如，平均背景法，帧差法，光流法，ViBe算法等等。那么在对上述方法的学习和了解后，发现ViBe算法相对而言，具有更高的鲁棒性。ViBe算法。ViBe算法
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2024-06-03 15:22:20
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照着一个示例跑，目标本是捕获进入摄像头的第一帧然后会一直追踪这一个物体，如果出现的话会框出来，但是不知道什么原因，第一个框出来之后移动到别的地方还是会框别的东西，然后摄像头打开几秒就自动停止了还报错import pandasfirstframe = Nonestatus = [None,None]df = pandas.DataFrame(columns=["start","end"])cap = cv2.VideoCapture(1)while True: check,color
原创
2023-02-24 17:17:33
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目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程，有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务，如监控、基于感知的用户界面
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2022-06-14 02:34:21
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