前言运动目标检测是图像领域的一个经典问题，相关的算法较多。本文的运动目标检测主要基于背景消去(Background Subtraction)算法，本文将手动实现背景消去算法并检测到运动物体的实时位置。编程的基本环境是VS2019+opencv4.4，环境配置可参考：。一、基本原理我们的基本思想是使用背景消去算法将运动物体从图片中提取出来，想象一下，一张没有运动物体的环境图，和突然出现某个物体的图，
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2023-12-14 15:58:05
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[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总Python项目——毕业设计选题参考2023年 - 2024年 最新计算机毕业设计 本科 选题大全 汇总感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人 。1、项目介绍python无人机目标识别+目标跟踪检测系统 （OpenCV+YOLO实现） 计算机毕业设计（包
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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背景差分法是传统运动目标检测算法中最常用的方法。其基本原理如图所示。 从图中可知，背景差分法是通过建立背景模型，比较当前帧与背景模型对应像素的差异点来检测运动目标的方法。 背景模型的建立主要通过两种方式：一种是选取一帧不含运动目标的图像作为背景模型；另一种是通过建立数学模型表示背景。 第一种简单方便，但是在背景也有变化的场景中准确率不高，例如波动的水面、摇曳的树叶、漂浮的云或烟雾、室内灯光突然打开
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2023-12-12 14:48:42
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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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它的原理是：首先系统会在脸上选取十几个点作为数据采集点，然后用人工智能算法挨个分析，最后把每个点包含的信息连起来，形成一张脸部星网图，推测出人脸图像。 英国和印度的研究人员联合研发了一项识别人脸伪装的技术(Disguisedfaceidentification，简称DFI)，在这套系统下，戴着面罩、帽子、眼镜，蓄着络腮胡子的人也可能会被识别
目录一、什么是帧间距（IFG）1.1、前导码（Preamble）1.2、帧开始界定符（SFD）1.3、IFG（Interframe Gap帧间距）二、为什麽什么是帧间距三、IFG的大小为多少四、如何使用IFG五、IFG实际使用总结一、什么是帧间距（IFG）首先总概括一下互联网帧间隙共20字节，包括：以太网最小帧间隙 12Byte数据链路层帧 7Byte （前导码，用于时钟同步）帧开始标识 1Byt
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2024-10-20 13:33:34
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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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写作这篇博客的过程中参考了keras教程-n-循环神经网络的注意力机制的理论和实现里面的问题和代码，但是这篇文章中的问题描述不清晰、代码比较冗余，所以按照自己对问题和注意力机制的理解改进了其中的问题描述和代码实现。1 问题描述 &nb
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2024-10-12 10:51:43
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使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。
在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。深度学习目标检测教程：http://www.pyim
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2024-01-14 10:23:16
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/ 导读 /目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。简单来说，目标跟踪就是在连续的视频序列中，建立所要跟踪物体的位置关系，得到物体完整的运动轨迹。给定图像第一帧的目标坐标位置，计算在下一帧图像中目标的确切位置。在运动的过程中，目标可能会呈现一些图像上的变化，比如姿态或形状的变化、尺度的变化、背景遮挡或光线亮度的
运动目标跟踪主流算法大致分类主要基于两种思路：a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依
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2024-03-31 20:14:19
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opencv学习---运动目标（前景）检测1.帧差法 原理：视频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。
优点：算法简单、计算量小，无需训练背景，对缓慢变换的光照不是很敏感。
阈值T的选择相当关键，稳定性差。 2.背景差分法 原理：用背景的参数模型来
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2024-04-15 11:26:28
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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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首先利用goodFeaturesToTrack函数得到图像中的强边界作为跟踪的特征点，接下来要调用calcOpticalFlowPyrLK函数，输入两幅连续的图像，并在第一幅图像里选择一组特征点，输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把得到的跟踪结果过滤一下，
原创
2023-05-09 17:51:31
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第二章 运动目标检测运动目标检测主要目的是从视频图像中提取出运动目标并获得运动目标的特征信息，如颜色、形状、轮廓等。提取运动目标的过程实际上就是一个图像分割的过程，而运动物体只有在连续的图像序列(如视频图像序列)中才能体现出来，运动目标提取的过程就是在连续的图像序列中寻找差异，并把由于物体运动和表现出来的差异提取出来。1. 运动目标检测的基
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2024-02-23 09:23:42
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一方面为了学习，一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识，具体的方法有很多，帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion Competition）、运动模版（运动历史图像）、时间熵……等等。更为具体的资料可以参考一下链接，作者做了很好的总结。点击打开链接我只要针对作者提供的源代
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2024-03-22 09:52:38
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点云序列通常用于在自动驾驶等应用中准确检测3D目标，当前性能最好的多帧检测器大多遵循Detect and Fuse框架，该框架从序列的每一帧中提取特征并将其融合以检测当前帧中的目标。然而，这不可避免地导致许多冗余的计算，因为相邻帧是高度相关的。本文提出了一种高效的运动引导序列融合（MSF）方法，该方法利用目标运动的连续性来挖掘当前帧中用于目标检测的有用序列上下文。首先在当前帧上生成3D propo
前言：运动对象常用在视频监控领域，目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动区域的有效检测对目标分类、跟踪、行为理解等后期处理非常重要。根据摄像机与运动目标之间的关系可分为静态背景下的运动目标检（摄像机静止）和动态背景下的运动目标检测（摄像机也同时运动）。项目中我用到的是静态背景下的运动目标检测，需通过固定摄像机检测运动物体，并完成抓取动作。内容： 运动目标检测常用的方法一般分为两大
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2024-02-17 13:07:03
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前言1.什么是运动模糊在用摄像机获取景物图像时，如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动，例如用照相机拍摄快速运动的物体，或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时，拍得的照片都可能存在模糊的现象，这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊。2.运动模糊的图形修复的重要性运动模糊在我们生活中很常见，例如在高速行驶的火车和汽车中拍摄窗外景色，拍摄高速运动的物体，等都有可能出现这种现象。因此
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2024-07-12 17:30:38
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