一、开发环境 树莓派的操作系统为官网推荐的操作系统Raspbain，摄像头用的是手动调焦的USB网络摄像头，三十万像素。视觉图像处理采用OpenCV-3.4.1，至于如何在树莓派上装OpenCV，请自行百度 PS:为了给树莓派装上OpenCV的开发环境是个艰难历程，前后花了两天时间，经历了各种坑，树莓派前后共不停的编译了9个小时才成功装上了OpenC
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2024-03-06 11:07:43
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实验环境：vs2008+opencv1.0+xp虚拟机。搭建环境：1.下载安装最新的OpenCV版本，我使用的是OpenCV_1.0.exe. 2.按照默认选项安装OpenCV，在安装过程中，选择需要修改系统环境变量。 3.打开电脑属性->高级->环境变量，在系统变量path里加上bin的路径(D:\Program Files\OpenCV\bin)。(此处Open
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2024-03-24 08:47:55
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目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。
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2023-11-14 11:19:38
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追踪的目的是在当前帧找到前一帧确定的对象。因为我们要在当前帧确定其对象位置，因此我们需要知道它是如何运动的，换句话说，需要知道运动模型参数。 如果对象非常简单且没有什么外貌上的变化，我们可以使用模板匹配。但是现实并未如此，当前模型可能随时随地变换(如人脸，你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法，随着其不断更新，算法的种类也越来越多，3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING,
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2023-07-05 13:04:40
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在使用 Python OpenCV 进行追踪任务时，常会面临各种问题。在这一过程中，我们将探讨如何有效地解决这些问题，具体包括错误现象的分析、根因的探讨及最终的解决方案实施。
## 问题背景
随着计算机视觉技术的进步，基于 OpenCV 的追踪系统在多个场景中被广泛应用，特别是在监控、无人驾驶和人机交互等领域。以下是一个用户场景的还原：
- 用户希望在监控视频中对特定目标（如人或车辆）进行实
刚接触openCV，还是智能跟随小车的项目。使用摄像头加线状激光发射器做人的位置检测。工具：850nm光波段，500mw线状激光发射器，100度窄带850或者广谱加850摄像头。项目完成情况及功能：我做的部分是在框出人的前提下，提取人身上的激光线，现在的进度是大体一完成，精度也还可以，但是不适用在室外强光下使用。项目算法思路： 基于论文ROI区域的查找方法，首先我们的激光是线状的，水平发射出去，如
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2024-05-11 21:30:30
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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
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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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# 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手指追踪实现教程
## 引言
大家好，我是一名经验丰富的开发者，今天我将教大家如何使用Python和OpenCV实现手指追踪的功能。对于刚入行的小白来说，学习如何实现这个功能可能有些困惑，但是不用担心，我将一步步地向你展示整个过程。
## 整体流程
首先，我们需要了解整个实现过程的流程。下面是一个展示了手指追踪实现步骤的表格：
```mermaid
journe
原创
2023-09-18 07:04:49
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# Python OpenCV 目标追踪入门教程
在现代计算机视觉中，目标追踪是一个极其重要的技术，它可以识别并追踪视频流中的特定目标。在这篇文章中，我们将一步步教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现目标追踪。整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-----------------------------
原创
2024-09-08 06:57:41
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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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功能需求： 要求将机器人实时扫描到的激光雷达地图绘制到安卓屏幕上，并且要具备缩放、旋转、平移的功能。整体思路将原始数据转成图片将图片绘制到屏幕上实现对整体内容的缩放、旋转、平移1、生成图片 为了实现激光雷达地图的绘制总共使用了两套方案，第一个由服务端将机器人扫描到的点云发送过来，然后客户端通过以机器人当前位置(x1,y1)为起点，点云（x2，y2）为终点连成线的方式来绘制出扫描到的环境。这种方式简
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2024-05-04 23:21:02
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# Python OpenCV 追踪手指轨迹
在计算机视觉领域，手指轨迹追踪是一个有趣且实用的技术。它可以应用于手势识别、虚拟现实、增强现实等多种场景。本文将通过Python和OpenCV库，演示如何实现手指轨迹的追踪，并通过代码及图示来帮助理解。
## 什么是手指轨迹追踪
手指轨迹追踪是指利用相机捕捉手指的运动轨迹，以便进行后续的分析和处理。它通常涉及到图像处理、特征检测以及深度学习等多种
摘要：本研究详细介绍了一种集成了最新YOLOv8算法的火焰与烟雾检测系统，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行性能评估对比。该系统能够在包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中准确识别火焰与烟雾。文章深入探讨了YOLOv8算法的原理，提供了Python实现代码、训练数据集，以及基于PySide6的用户界面（UI）。系统还整合了SQLite数据库的用户管理功能，支持一键切换不
OpenCV-Python系列之稀疏光流之前介绍的两种算法对于视频中的跟踪而言仍然有一定的局限性。这次我们来讨论一种光流估计的方法用于进行目标跟踪。光流是物体或者摄像头的运动导致的两个连续帧之间的图像对象的视觉运动的模式。它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动，如图：它显示了一个球在5个连续帧里的移动。箭头显示了它的位移矢量。光流在很多领域有应用：·移动构建·视频
# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport argparseimport cv2points=[]opencv
原创
2022-11-10 14:34:53
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雷锋网 AI 科技评论按：人类视觉系统有一个我们习以为然但其实极其强大的功能，那就是可以从平面图像反推出对应的三维世界的样子。即便在有多个物体同时移动的复杂环境中，人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。然而类似的事情对计算机视觉来说就有相当大的挑战，在摄像头和被拍摄物品都静止的情况下尚不能稳定地解决所有的情况，摄像头和物体都在空间中自由运动的情况就更难以得到正确的结果了。原因是，
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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目标跟踪就是识别移动目标的过程，并且跨帧跟踪这些目标，为了跟踪视屏中的目标，首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候，模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(
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2024-02-26 12:27:16
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