摘要本文介绍的是Partial person re-identification(基于部分身体的行人重检测)。这是一个很有挑战性的问题,因为只有完整行人的一部分可以获得用来进行匹配。但是它具有很高的现实意义,因为在真实的场景中,我们很难直接获得一个行人完整的图片,大多数的行人都是partial的,比如被建筑物,车辆,其他行人所遮挡,如下图所示。 文章中,作者提出了一种快速准确
导读:1. houghlines的算法思想2. houghlines实现需要考虑的要素3. houghlines的opencv实现,代码分析4. houghlines的效率分析,改进1. houghlines的算法思想检测直线,houghlines标准算法,不考虑线段,不检测线段端点。在直角坐标系和极坐标系的对应关系,点、直线在两个坐标系中是对偶关系。即直角坐标系中的点是极坐标系中的线,直角坐标系
# Python 点云检测线
在计算机视觉和机器人技术中,点云(Point Cloud)是由大量点组成的数据集合,这些点用来表示三维物体的形状和表面特征。点云通常由激光扫描器、深度相机或立体视觉系统获取。通过对点云数据的处理,我们能够实现物体检测、识别和分割等功能。本文将介绍如何使用Python进行点云的线检测。
## 1. 什么是点云?
点云是表示三维空间中物体的离散点的集合。每个点通常由
原创
2024-09-17 05:47:56
202阅读
这篇总结的不错,我借用一下: 图像空间中的在同一个圆,直线,椭圆上的点,每一个点都对应了参数空间中的一个图形,在图像空间中这些点都满足它们的方程这一个条件, 所以这些点,每个投影后得到的图像都会经过这个参数空间中的点。也就是在参数空间中它们会相交于一点。所以,当参数空间中的这个相交点的越 大的话,那么说明元图像空间中满足这个参数的图形越饱
原创
2022-01-17 17:33:09
176阅读
目录c++检测垂直线 检测所有线:python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数,InputAr
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2024-01-08 17:04:27
116阅读
# Android 中检测线程的实现
作为一名新手开发者,你可能会对 Android 多线程编程感到困惑。在这篇文章中,我们将深入探讨如何在 Android 中检测线程的工作状态,并提供一个清晰的实现流程和代码示例。通过理解每一步的目的和代码的含义,你将掌握这一技能。
## 流程概述
实现 Android 中检测线程的主要步骤如下:
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 08:57:50
30阅读
大模块:车辆检测,车道线检测,车辆压线判别。思路一:1.车道实线检测部分,虽然用Hough变换可以检测出不错的实线效果,但是需要每张图自己去调参,因为opencv算法已经集成好了,只需要调用即可。所以检测实线我们需要自己设定一个指标,就是实际Hough函数的参数构成的数组,我们标定测量车道线的实际结果,这个时候会有一组参数,然后我们和每组参数得到的车道线进行loss设计,这实际好的车道线和各组参数
模型介绍OpenVINO支持道路分割与车辆检测,预训练模型分别为:- road-segmentation-adas-0001
- vehicle-detection-adas-0002其中道路分割模型的输出四个分类,格式如下:BG, road, curb, mark, 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896]车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现,输出格式为:NCHW = [1
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2024-04-29 18:34:26
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主要opencv函数介绍:CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method, double rho, double theta, int threshold, double param1=0, double param2=0 );image输入 8-比特、单通道 (二值) 图像,当用CV_HOUGH_PROBABI
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2023-11-10 02:22:52
143阅读
# Python检测线程结束
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始) --> CreateThread(创建线程)
CreateThread --> StartThread(启动线程)
StartThread --> CheckStatus(检查线程状态)
CheckStatus --> IfRunning(线程正在运行
原创
2023-08-28 07:38:56
446阅读
#============================多线程========================= # 参看文档 # # http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf##=================多线程、多进程、全局解释器的区别============ # 进程: 程序运行的一个状态 &nbs
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2024-09-12 07:35:59
48阅读
由于网上有很多车道线检测的案例,而且在Udacity的系列课程中也对此进行详细的介绍,因此在此简单总结一下几种方法。1. 边缘检测+霍夫变换方法流程:彩色图像转灰度,模糊处理,边缘检测,霍夫变换这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线,以及偶尔的相邻车道(依赖前视相机的角度)。该方法可以利用霍夫变换的结果(线的斜率),进一步过滤出左右车道线。不过同时,该方法也依赖于边缘检测的结果
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2024-07-19 06:29:25
80阅读
实现流程假设有一个大小为100*∗100的图片,使用霍夫变换检测图片中的直线,则步骤如下所示:直线都可以
原创
2022-06-01 17:42:05
558阅读
各位小伙伴大家好,今天将会带领大家一起学习如何搭建一个违章停车检测系统。需要重点说明的是,今天使用的逻辑和判定条件比较难,尤其是他的编程实现。不过小伙伴不要怕,我们提供了项目的开源代码,具体链接如下:https://github.com/hasantha-nirmal/Traffic_Violation_Detection_Yolov4_Deep-Sort接下来我们将详细介绍如何实现这个系统首先,
0 前言? 优质竞赛项目系列,今天要分享的是? 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分简介你是不是经常在停车场周围转来转去寻找停车位。如果你的车辆能准确地告诉你最近的停车位在哪里,那是不是很爽?事实证明,基于深度学习和OpenCV解决这个问题相对容易,只需获取停车场
车道线检测——直线 笔者在实现过程中根据自己理解做了部分改动。本文主要讲述智能驾驶领域的应用之一——使用传统机器学习方法检测(直线)车道线,编程语言是:python。智能驾驶汽车的车载摄像头相对于水平路面是固定的,所以可以较容易找到感兴趣区域(Region of Interest)。处理步骤:一、载入图像,灰度处理,并用canny算子提取边缘:1、我们使用opencv库读入图像,此时图像
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2024-05-09 08:09:47
189阅读
实验七 查找并绘制轮廓实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解查找图像轮廓的基本原理;掌握使用OpenCV实现查找轮廓的代码编写方法;掌握使用OpenCV实现绘制轮廓的代码编写方法。二、实验内容 (一)新建工程; (二)在Vs2015中配置OpenCV; (三)使用OpenCV中的f
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2024-03-18 11:37:37
111阅读
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#遍历文件夹
import glob
from moviepy.editor import VideoFileClip
"""参数设置"""
nx = 9
ny = 6
#获取棋盘格数据
file_paths = glob.glob("./camera_cal/calibr
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2024-04-10 16:24:00
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计算机视觉—车道线检测一、 方案设计目标二、 技术要求三、 主要研究内容1. 检测过程2. 视频分解3. 分割图像4. 筛选轮廓、计算中心5. 拟合车道线近似曲线6. 在图像帧上绘制曲线并输出坐标数组四、 技术创新五、 方案优化展望 一、 方案设计目标使用计算机视觉方法和技术,识别、检测提供视觉数据中的车道线目标。二、 技术要求使用OpenCV、深度学习等方法(自选),识别提供视频中的车道线;
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2024-02-11 21:17:26
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# Python 检测线性转折的完整指南
## 1. 引言
在数据分析和金融市场分析中,识别线性转折点是非常重要的。这可以帮助我们了解数据的趋势变化,作出更明智的决策。本文将一步步教你如何在 Python 中检测线性转折点。
## 2. 流程概述
在开始编码之前,我们首先需要明确步骤。以下是实现线性转折检测的流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-08-26 04:01:09
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