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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随着自媒体行业的发展，现在做短视频的越来越多，因此大家对视频素材的需要也就越来越大了。一个视频需要用到很多素材，比如转场、表情包、图片、配乐、音效、字体等等，但最主要的还是视频的内容，那高质量的视频、音频等素材要去哪里找呢？今天我就给大家推荐6个视频、音频素材网站，有需要的朋友们赶紧收藏起来吧！1、 Pixabayhttps://pixabay.com/这是一个素材非常全面的网站，有图片
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2024-08-04 17:43:18
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这次要整理的笔记是视频背景、前景提取及运动检测，是通过对视频前面的一系列帧图像来提取背景模型，从而分离出前景目标和背景，进而对运动的前景目标进行检测。OpenCV中实现的背景模型提取算法有两种，一种是基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法实现的背景提取，另外一种是基于最近邻KNN算法实现的。这两种算法相比之下，基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法所能达到的效果更好，所以使用频率也
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2023-11-02 12:52:43
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文章目录cv2.VideoCapture()读取视频帧计算FPS的两种方法读取视频帧并保存为图片Reference cv2.VideoCapture()读取视频帧import cv2 # 代入OpenCV模块
VIDEO_PATH = 'video.mp4' # 视频地址
video = cv2.VideoCapture(video_path) # 实例化视频对象
retval, fram
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2023-11-09 17:45:56
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# 实现Java OpenCV视频目标框
## 引言
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，能够提供各种图像和视频处理功能。在本文中，我们将讨论如何使用Java和OpenCV来实现视频目标框。为了帮助你更好地理解整个过程，我将按步骤展示，并且提供相应的代码和注释。
## 整体流程
下面的表格展示了我们实现“Java OpenCV视频目标框”的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|:---
原创
2023-12-07 06:25:57
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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
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2024-03-26 16:16:25
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meanshift实现视频跟踪import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正确显示中文
# meanshift算法大体流程
'''
1.首先在图像上选定一个目标区域
2.计算选定区域的直方图分布,一般是HS
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2023-09-20 10:02:45
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在前面的报告中我们实现了用SURF算法计算目标在移动摄像机拍摄到的视频中的位置。由于摄像机本身像素的限制，加之算法处理时间会随着图像质量的提高而提高，实际实验发现在背景复杂的情况下，结果偏差可能会很大。本次改进是预备在原先检测到的特征点上加上某种限制条件，以提高准确率。问题：如何判定检测到的特征点是否是我们需要的点（也就是目标区域上的点）？可行方案：用形态学找出目标的大致区域，然后对特征点判定。特
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2024-03-01 15:21:48
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# Java OpenCV 实时视频目标追踪入门指南
实时视频目标追踪是计算机视觉中的一个重要领域，使用 OpenCV（一个开源计算机视觉库）可以方便地实现该功能。对于刚入行的开发者，可能会觉得这个任务有些复杂。但别担心，本文将以简单的步骤带你走过这一过程。我们首先概述整体流程，然后详细分析每一步的实现。
## 整体流程
以下是实现实时视频目标追踪的步骤：
| 步骤 | 描述
# Java OpenCV 视频添加目标框实现教程
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用Java和OpenCV库来在视频中添加目标框。我会逐步指导你完成整个流程，让你能够理解每一步所需的代码和其作用。
原创
2023-11-28 08:12:41
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# Android OpenCV 视频流目标跟随
在计算机视觉领域，目标跟随是一个非常重要的应用。它涉及到实时视频流中目标的检测、跟踪和分析。在本文中，我们将讨论如何在 Android 平台上使用 OpenCV 库实现视频流中的目标跟随。
## 目标跟随的基本原理
目标跟随的过程可以分为以下几个步骤：
1. **视频流捕获**：首先，我们需要从摄像头捕获视频流。
2. **目标检测**：在
原创
2024-07-19 09:08:06
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# 如何使用OpenCV提取帧测试视频 (Python)
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用OpenCV库来提取视频中的帧。这对于视频处理和分析非常有用。首先，我们需要安装OpenCV库，然后按照一定的步骤来提取视频帧。
## 步骤概览
以下是提取视频帧的整体步骤概览：
```mermaid
gantt
title 提取视频帧的整体步骤
section 下载和安装
原创
2024-04-29 03:42:11
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**更新（2020 年 7 月）：**我现在使用并建议使用Decod在 Python 中更快地加载视频。您可以进一步查看原始的 OpenCV 版本。? 速度比较。来自Decod的 Github 页面。下面是一个如何使用 Decod 提取帧的示例脚本。它与 OpenCV 版本有相似之处，但更快、更简洁、更简单。请注意，它根据参数使用批量收集或顺序读取来提取帧every。我已将阈值设置为25和tota
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2024-03-28 07:54:23
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文章目录一、算法二、代码OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像
原创
2019-10-14 19:00:42
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一、概述本例子使用opencv涉及打开视频文件，获取每帧图片，打开logo图片，给图片重置尺寸，使用addWeigh函数把logo添加到每帧图片中，输出视频文件，最后保存起来。二、 代码这里在win系统下操作，准备视频和logo，替换掉它们在代码中的路径，运行以下.cpp源文件，即可查看效果，其中保存的视频文件在项目的目录下。#include "iostream"
#include <ope
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2023-10-23 19:06:31
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目标跟踪算法作为一种有着非常广泛的应用的算法，在航空航天、智能交通、智能设备等领域有着非常广泛的应用。本系列博客将教大家在410c开发板上基于linux操作系统环境，采用QT+Opencv来实现视频目标跟踪，本文将首先向大家介绍常用的粒子滤波视频目标跟踪算法，对其原理进行简单的分析，为后续进一步选择和应用算法实现目标跟踪提供基础。 一、
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2024-04-03 15:23:15
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《OpenCV》Part4 OpenCV3.1.0 提取视频中的每一帧 看到一篇好的博文，忍不住扒下来了。提取视频中的每一帧，并保存成图片，支持摄像头和视频（.avi）中的图像抓取。一、从摄像头获取初始化:CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device
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2024-03-03 16:20:13
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一个图像是由不同颜色值的像素组成的，像索值在图像中的分布情况是这幅图像的一个重要特征。图像是由像素组成的，在一个单通道的灰度图像中，每个像素的值介于0(黑色)-255（白色）之间。根据图像的内容，你会发现每个灰度值的像素数目是不同的。直方图是一个简单的表，它给出了一幅图像或一组图像中拥有给定数值的像素数量。因此，灰度图像的直方图有256个条目(或称为容器)。0号容器给出值为0的像素个数
opencv在开发win32平台开发视频应用时，可以用cvCaptureFromAVI方便提取中视频的信息但是在Android中虽然有这个函数，但是用不了，根本不能用，google了好久才在opencv官网论坛发现是opencv本身对android支持不好的缘故但是我又需要提取出每一帧的信息来计算待检测物体的移动速度android SDK自带的MediaMetadataRetriever虽然可以用
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2024-05-20 23:48:27
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opencv环境 1、访问Python Extension Packages for Windows，下载python对应版本的opencv。 比如小编下载的是opencv_python-3.3.0+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl，cp36表示Python是3.6版
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2020-07-07 20:47:00
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