OpenCV单目标跟踪：实现目标追踪的简易指南了解如何使用OpenCV库实现单目标跟踪。本指南介绍了OpenCV中主要的目标跟踪算法，包括CSRT、KCF、MIL、GOTURN和DaSiamRPN。通过选择初始目标区域并使用适当的跟踪器，在视频中准确地追踪目标位置。快速掌握单目标跟踪技术，适用于视频监控、自动驾驶和行人跟踪等应用场景。目录：什么是单目标跟踪？OpenCV中的目标跟踪器实现单目标跟踪
eyelike是一个人眼中心定位的算法，可以用于眼部追踪，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV。（下载地址：https://github.com/trishume/eyeLike）该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in
根據眼睛定位的流程，一般分為以下幾步：眼睛區域初定位，噪聲去除，眼睛的精確定位。 1 眼睛區域初定位，對正面人臉還是比較好確定的，但是當人臉發生姿態變化時，如何較准確獲取，是個難題。當然有人用二值化眼睛區域的方法，但是不同光照，不同人臉的閾值不太好定。而且圖像處理領域，凡是涉及到閾值的，都是比較頭疼的問題（除非那種閾值很明顯的問題）。所以，這裡盡量避免直接求閾值，來確定眼睛位置。大概分為以下幾步
/*功能：实现对眼睛、脸部的跟踪。
原创
2022-08-15 11:24:07
134阅读
首先安装库下载模型文件修改model_path和vedio_path运行"""
@author:fuzekun
@file:eyes_detect.py
@time:2023/03/02
@description:
根据人眨眼次数检测是否困倦
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
# import the necessary packages
import os
from s
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2024-09-24 14:03:40
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本篇博客主要是对前段时间数字图像课程大作业-疲劳检测所做工作的一次总结整理。主要涉及到的内容有1、基于图片的人脸、人眼检测；2、利用OPENCV实现本地视频与图片帧之间的相互转换；3、基于本地视频的人脸、人眼检测；4、操作笔记本摄像头，实现人脸、人眼检测。1、基于图片的人脸、人眼检测 原理： OpenCV利用样本的Haar特征进行分类器训练，得到级联boosted分类器（CascadeClass
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2024-03-12 19:17:46
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定位思路1.定位脸部 2. 将脸部分为左右两...
原创
2021-08-13 14:25:18
264阅读
一种机器学习方法，仅从单个正面角度作为输入的眼睛姿势估计
原创
2021-07-19 09:29:28
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如何用眼睛来控制鼠标？一种基于单一前向视角的机器学习眼睛姿态估计方法。在此项目中，每次单击鼠标时，我们都会编写代码来裁剪你们的眼睛图像。使用这些数据，我们可以反向训练模型，从你们您的眼睛预测鼠标的位置。在开始项目之前，我们需要引入第三方库。# For monitoring web camera and performing image minipulationsimport cv2# For pe
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2021-03-02 10:22:28
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原创
2021-06-24 10:48:48
247阅读
1、概述学Tensorflow的时候学过怎么用神经网络来做人脸检测和识别，现在看看Opencv怎么做。2、Haar特征Haar-like特征是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子，也称为Haar特征，因为Haar-like特征是受一维Haar小波的启示而发明的，所以也称为类Haar特征。 Haar-like特征模板内只有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩阵像素之和“减去”黑
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2024-03-13 16:03:14
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一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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获取目标地理位置一、GPS简介及分布二、定位工具：Seeker三、反向代理：Ngrok四、实战：获取目标地理位置1.运行 seeker2.上传 ngrok3.短链接伪装4.转发链接 一、GPS简介及分布物理位置定位：根据P的定位不准确，容易被欺骗，网上有很多IP伪造技术，所以定位肯定也不准确。GPS全球定位系统：（使用最广泛） GPS是英文 Global Positioning System（全
前言最近需要在公众号跳转的网页上实现调用微信的API实现定位，同时对比一下使用火星坐标和使用WGS84坐标，哪个更准确一些，最终是实现了这个功能，但是在定位的过程中，也是踩了很多坑，这里和大家分享一下。 目录前言采坑记录公众号配置后端签名算法前端地图网页结果展示定位对比分析 采坑记录公众号配置公众号后台上，存在很多需要配置的地方，官方的手册上都没有明确的说。设置与开发-公众号设置-功能设置 这里需
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2024-07-04 18:56:27
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一种机器学习方法，仅从单个正面角度作为输入的眼睛姿势估计
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2022-11-15 09:01:58
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基于vs2015+opencv3.3的简易的车牌定位直接上代码#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int areas;
//该函数用来验证是否是我们想要的区域，车牌定位原理其实就是在图片上寻找矩形，我们可以用长宽比例以及面积来验证是否
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2024-04-16 14:33:10
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WWDC 2014 已经过去一个多月。最激动人心的莫过于 Swift 这门新语言的发布，我在之前已经写了一些关于这么语言的
第一印象和
一些初步的探索。在写这篇文章的时候，Swift 随着 beta 3 得到了重大的更新，而这门语言现在也还在剧烈的变化之中。对于 Swift，现在大家的探索才刚刚上路，很多背后的机制还并不是非常清楚，或者有可能发生巨大的
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2024-08-23 17:23:59
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opencv是一个很强大的机器视觉库，利用它我们可以开发出丰富多彩的使用项目。近日，我在研究一个图中物体定位系统。本程序用的是OpenCV2.4.9，附带OpenCV3.0。程序中的原图为我随手拍的一张图片图中有三个物体，都是蓝色的，我首先取原图的蓝色通道变为灰度图灰度图经过中值滤波后可以得到去噪后的图片根据原图的蓝色通道和红色通道的大概取值范围，我们可得到比较满意的二值图为了去掉物体中少量的黑色
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2023-11-16 14:41:52
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当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头(CCD/CMOS)上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理
基于模板匹配和遗传算法的人眼定位
余甜甜，唐普英（电子科技大学光电信息学院，四川成都6l0054）
摘要：文中提出了一种利用模板匹配与遗传算法相结合的人眼定位算法。根据人脸几何特征将人脸分为几个特征区域（ 眼睛、鼻子、嘴巴），在找到人眼区域后根据人眼几何特征，建立人眼特征模板及其能量函数，通过改变模型参数用遗传算法实现能量函数的全局最小化，使能量函数最小的模型参数即可描述人眼的
