车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节我们的目标如下： 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到HOG特征矢量中 对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线（从test_vid
文章目录0 前言1. 目标检测概况1.1 什么是目标检测？1.2 发展阶段2. 行人检测2.1 行人检测简介2.2 行人检测技术难点2.3 行人检测实现效果2.4 关键代码-训练过程最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力
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2024-09-09 15:48:04
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人们在工作的时候，为了能够知道自己近期工作的内容和质量如何，通常都会通过检查自己的工作记录来进行评估。在做工作记录的时候，一款科学好用的辅助软件是可以显著提升工作效率以及质量的，工作记录软件app哪个比较好用？今年是我在修配厂车间工作的第六年了，作为车间的管理者，我在工作上有气色也就是这两年的事。前几年可能自己也是新手，没有什么工作方法，不会阶段性的总结自己，但是近两年来在厂长的推荐下，我一直使用
最近老师布置了一个作业，是做一个基于视频的车辆检测与追踪，用了大概两周的时间做了一个简单的，效果不是很理想，但抑制不住想把自己的一些认识写下来，这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家，希望帮助到大家，因为本人也是个小白，所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正！一、安装OpenCV和搭建环境&n
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2024-01-08 22:42:42
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项目要点1. 人脸识别项目: 需要导入相关的分类器, 然后使用API与目标图进行对照, 返回四个值(X,Y, W, H).Haar级联器: facer = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml')检测人脸: faces = facer.detectMultiScale(gray, sc
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2024-04-21 08:56:47
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linux系统下打开usb摄像头： “虚拟机–可移动设备–camera – 连接” 通过opencv中自带的opencv_createsamples（用于准备训练数据的正样本和测试样本）和opencv_traincascade进行训练生成分类器。 首先准备好要参与训练的正样本和负样本 接下来创建一个名为train的新文件夹，在新建的文件夹train里面再新建两个文件夹，car_pos文件夹放正样本
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2024-10-29 19:32:09
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#include // for standard I/O#include // for strings#include // Basic Open
原创
2022-09-08 20:21:40
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文章目录前言车位识别实现思路图像处理实现代码模型训练安装keras和tensorflow训练模型预测 前言 最近在bi站学习opencv的时候看到了一个比较有意思的项目，用opencv+tensorflow实现视频中的车位检测，里面涉及了大量的图像处理操作，还有用tensorflow进行模型训练，但是缺乏深度学习这部分的知识，所有模型训练这一部分的例程只是初略看过和运行。下面的内容只是我对这个
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2023-08-12 17:07:37
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## 如何使用 Python OpenCV 统计视频帧数
### 概述
在本文中，我将教会你如何使用 Python OpenCV 来统计视频的帧数。首先，我们将介绍整个流程，然后详细说明每一步需要做什么以及用到的代码。
### 流程
以下是实现“python opencv 统计视频帧数”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入 OpenCV 库 |
|
原创
2024-06-25 05:45:02
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0.背景 车载环视是一种常见的辅助驾驶技术，在车辆的车头、车位、左右后视镜处安装鱼眼相机并通过算法计算，可为驾驶员提供观察周围环境丰富的视角，从而提高驾驶安全性。另一方面，由于自动/辅助驾驶技术的火热与不断渗透，环视也是更高阶驾驶算法的重要数据来源与实现基础，譬如移动物体检测和A自主泊车等。下图是一张网上搜到的常见的环视算法展示效果。1.功能&n
综合网上上各种车牌识别方法，总结出一个较为简单的车牌识别方案，采用VS2013+OpenCv2.4.9实现。并且附上可运行的源代码以及测试图片和视频，详细参数设置请参照源代码。识别部分的训练样本见我上传的资源。实现方法(一) 检测车辆（基于混合高斯模型的背景差分法）读取视频（avi格式），选定目标区域框用于检测车辆检测车辆，基于混合高斯模型的背景差分法检测前景，经过腐蚀、膨胀后，若像素值大于200
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2024-04-05 13:39:40
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项目要求给出一段停车场的视频，要求实时检测空停车位的数量及位置。思路从这段视频中取出一帧图片。对图片进行处理，只保留图片中的有效信息（停车位）。将所有停车位取出来，分别保存为单独的.jpg文件作为样本（包含空停车位和非空停车位）。训练二分类模型识别此停车位上是否有车。将空停车位在图上标记出来。在视频中实时监测并标记空停车位。实现过程1、引入需要的库import cv2 as cv
import n
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2024-04-24 12:25:28
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车辆统计项目1. 整体流程加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息2. 关键技术形态学轮廓查找3. 知识补充背景减除（Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景（Foreground）对象。但是在大多数情况下，我们可能没有这样的图像，所以我们需要我们拥有的
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2023-08-02 22:09:59
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当我们开车时会经常关注环境，尤其关注那些潜在障碍物的位置，不管是汽车、行人还是道路上的物体。 同样，当我们开发自动驾驶车辆所需的智能和传感器时，最重要的一点是这些车辆能够检测到障碍物，因为它加强了车辆对环境的理解。 其中一种最重要的障碍物是道路上的其他车辆，因为它们很可能是我们车道或邻近道路上最大的物体，因此构成潜在的危险。在众多的文献中，研究人员已经开发了许多用于障碍物检测的技术，从传统的计算机
创建一个窗口并显示图片import cv2
# 创建一个名为 "My Window" 的窗口 WINDOW_NORMAL size can change
cv2.namedWindow("My Window",cv2.WINDOW_NORMAL)
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')
cv2.imshow("My Window",img)
# 等待窗口关闭
c
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2023-12-24 10:18:27
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opencv笔记(车辆识别实现)
呱呱呱呱叽里呱啦
opencv笔记(车辆计数实现)注意：更准确的车辆计数实现应考虑深度学习。目录opencv笔记(车辆计数实现)基本实现思路涉及知识分步骤代码加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息基本实现思路加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息涉及知识窗口展示图像/视频
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2023-07-07 23:49:24
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停车场车位识别，opencv图像预处理，训练网络模型项目理论和源码来自唐宇迪opencv项目实战本项目的目的是设计一个停车场车位识别的系统，能够判断出当前停车场中哪些车位是空的。 任务共包含部分： 1.制作数据集，从停车场的监控视频中提取图片，使用数字图像处理技术制作数据集。 2.利用上一步制作的数据集，训练神经网络模型，能够识别停车场中有哪些剩余车位。1 数字数字图像处理 opencv 
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2024-04-28 11:24:53
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基于深度学习的行人重识别研究综述（上） 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，Re
一、介绍视频读取本质上就是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的。1秒24帧基本就能流畅的读取视频了。 ①读取视频有两种方法： A. VideoCapture cap; cap.open(“1.avi”); B. VideoCapture cap(“1.avi”);②循环显示每一帧： while(1)
{
Mat frame; //定义M
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2024-01-05 19:27:05
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近几年，作为新兴的交通综合管理体系，智能交通一直是国内外交通运输领域讨论的热点。而得益于智能交通的迅速发展，视频监控系统得到了前所未有的发展。据相关报告显示，“十二五”期间，视频监控是我国智能交通投资占比最大的领域之一。可以说视频监控与智能交通二者互为辅助。目前视频监控在智能交通中的应用大致可以分为三大块。交通监控系统作为城市安防的“护城河”，交通监控与城市安全休戚相关。过去，由于视频监控系统的智
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2024-04-22 12:22:28
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