OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和算法。OpenCV可以在多个平台上运行，其中包括Linux系统。而本文将重点介绍在Linux系统上使用OpenCV 3.1的一些基本操作和应用。
首先，安装OpenCV 3.1 for Linux是非常简单的。用户只需要下载OpenCV的安装包并
原创
2024-04-12 09:28:54
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环境win10android studio2.0OpenCV-3.1.0-android-sdkandroid-ndk-r10e-windows-x86_64jdk-8u102-windows-x641配置ndk环境补充，这里注意把ndk的环境变量补上，目录设置为nd...
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2016-08-01 16:59:00
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必须有重叠才能拼，压缩越多，拼接越快#include #include using namespace cv;using namespace std;vector imgs;string result_name = "result.jpg";double fScale...
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2016-07-27 15:29:00
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Installbrew updatebrew info opencv3brew tap homebrew/scienceOnly use O
原创
2022-09-08 20:40:40
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亲测已经成功编译安装参考文献：[1].Ubuntu 16.04: Ho
原创
2022-08-11 17:42:21
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OpenCV3.1 & opencv_contrib3.1 install in Ubuntu如题，将对应的 这两个包都编译进来注意，本文并没有将这两个包安装在ubuntu的系统里面，而是放在外面和opencv2共存,共存问题具体的可以看这篇：https://blog.csdn.net/Willen_/article/details/90813273接下来继续说
原创
2023-06-09 14:07:09
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跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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OpenCV2.0 SVM代码及其分析OpenCV 在很久以前就集成了SVM的功
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2022-08-24 16:54:53
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# 实现Python opencv物体追踪教程
## 整体流程
下面是实现Python opencv物体追踪的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------|
| 1 | 读取视频 |
| 2 | 初始化追踪器 |
| 3 | 选择初始目标 |
| 4 | 追踪目标 |
## 每一步具体操作
### 步骤1：
原创
2024-03-16 05:22:44
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# Python OpenCV物体追踪教程
## 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python和OpenCV库实现物体追踪。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多方便的功能来处理图像和视频。物体追踪是计算机视觉中一个非常重要的任务，它可以用于许多应用程序，如视频监控、自动驾驶等。
## 整体步骤
下面是实现物体追踪的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
原创
2023-07-22 18:36:22
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OpenCV单目视觉定位（测量）系统The System of Vision Location with Signal CameraAbstract:This passage mainly describes how to locate with signalcamera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Locate;Signalc
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2023-12-17 17:38:57
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今天开始接触目标跟踪参考有道翻译一、Object Tracking1.物体跟踪就是在连续的视频帧中定位一个物体。这个定义听起来直截了当，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，它包含概念上相似但技术上不同的概念。例如，以下所有不同但相关的思想通常在对象跟踪下研究：（1）稠密光流（Dense Optical flow DOF）：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。（2）稀疏光
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2024-02-29 11:18:41
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使用Python+opencv的物体追踪，也是采用了颜色追踪的方法利用将一副图像从BGR转换到HSV，可以利用这一个点来提取某个特定颜色的物体。在HSV颜色空间中要比BGR空间中更容易显示特定颜色。在我们的程式中，我们提取的是一个蓝色的物体。下面就是需要做的几步： * 从视频中获取每一帧图像 * 将图像转换到HSV空间 * 设置HSV阈值到蓝色范围 * 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他我们想做的
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2023-06-30 10:33:40
211阅读
#include "opencv2/video/tracking.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>#include <ctype.h>using namespace cv;using names...
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2021-08-18 11:10:55
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本次试验用的WINFORM ,要先绘制窗体 ，自己测试的时候注意对象名就可以了。public Form1() { InitializeComponent();readModes.AnyColor); static Ma...
原创
2022-11-10 10:16:52
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目录一、项目内容二、项目分析三、主要使用模块四、选用HSV颜色空间五、代码实现与分析1. 颜色选择器：2. 实现检测并跟踪绘制移动轨迹：六、测试结果 一、项目内容（1）利用摄像头，根据物体颜色，实现目标检测 （2）根据目标移动轨迹，绘制跟踪路径 （3）参考OpenCV中文官方文档(http://woshicver.com/)，了解opencv在python中的应用 （4）思维导图：二、项目分析目
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2023-09-27 20:31:37
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文章目录声明正文1.明确任务2.需要用到的函数3.完整代码4.另外感谢观看！ 声明声明：本系列博客是我在学习OpenCV官方教程中文版(For Python)(段力辉 译)所做的笔记。所以，其中的绝大部分内容引自这本书，博客中的代码也是其配套所附带的代码或书中的代码，侵删。其中部分代码可能会因需要而改动。在本系列博客中，其中包含书中的引用，也包括我自己对知识的理解，思考和总结。本系列博客的目的主
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2023-08-17 16:30:18
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meanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。 在opencv中，进行meanshi
1 Meanshift原理meanshift算法，其本质还是一种梯度下降法求最值方法。我认为可以这样表述，我们在取一个点（比如区域的某个角）作为区域的代表，将区域与目标相似程度数值化（或者机器学习中，将此点一定大小范围内匹配点的数目），作为这点的值，这样在图像上就可以形成坐标的xy的标量场，这样再利用梯度沿着相似程度上升的方向移动，这大概是就是算法原理。 在目标追踪中描述这个算法，我在
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2024-03-06 15:25:08
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什么是目标追踪在视频后续帧中定位一个物体，称为追踪。虽然定义简单，但是目标追踪是一个相对广义的定义，比如以下问题 也属于目标追踪问题：稠密光流：此类算法用来评估一个视频帧中的每个像素的运动向量稀疏光流：此类算法，像Kanade-Lucas-Tomashi(KLT)特征追踪，追踪一张图片中几个特征点的位置Kalman Filtering：一个非常出名的信号处理算法基于先前的运动信息用来预测运动目标的
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2023-11-30 20:35:10
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