Meanshift和Camshift目标将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。MeanshiftMeanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C
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2024-10-24 22:47:35
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图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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一、简介这里主要介绍图像简单阈值处理，自适应阈值处理和Qtsu阈值处理。二、简单阈值图像处理简单阈值图像处理我们需要使用cv.threshold()函数，该函数第一个参数是图像数据（必须为灰度图），第二个参数为阈值，第三个参数为超过阈值的像素值的最大值，最后一个参数为二值化类型。 各种阈值类型计算原理如下： 以下为示例代码：import cv2 as cv
import numpy as np
f
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2024-06-20 12:14:43
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插值的定义：设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知在点a≤x0<x1<…<xn≤b上的值为y0,y1,…,yn,若存在简单函数P(x)使得P(xi)=yi (i=0,1,…,n)成立，就称P(x)为f(x)的插值函数， x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，求插值函数P(x)的方法就是插值法。有时，在图像的几何变换中，比如缩放和旋
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2024-05-04 14:15:16
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1.什么是无线传感器网络?答：无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量传感器节点组成的一种自组织网络，这些传感器节点不仅能感知网络内的环境信息，还具有简单的计算能力，同时可以将感知和计算后的相关信息在网络中进行传输，具有一定的通信能力。传感器节点是WSN中最重要的节点，它是整个WSN的基础，具有感知数据、处理数据、存储数据和传输数据的功能
引 言 无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感 器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。 在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位
一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
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之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
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2024-07-02 07:44:04
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0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性。不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品（甚至人类2045的的智能拐点时代）。都基于算法及建模来处理。 常见的词汇：机器学习、数据建模、关联分析、算法优化等等，而这些种种又都是基于规律的深度开发（也难怪道德经的首篇就提
OpenCV-滤波算子(一)author@jason_ql 平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），常用来减少图像上的噪点或者失真。1、线性滤波：1.1 方框滤波：BoxBlur()方框滤波一般用来模糊一张图片。C++：void bosFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point a
目录1. 实验目标2. 实验要求3. 算法介绍3.1 PDM算法4. 算法实现第一步：将数据读入内存第二步：判断锚节的个数第三步：将所有的两点间的距离关系读入距离矩阵第四步：利用最短路径算法第五步：构造节点跳数矩阵P_all第六步：构造PDM算法所需要的各种矩阵第七步：利用最小二乘法估算具体位置第八步：计算误差，输出结果5. 实
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2024-09-11 18:01:24
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工作波长：是由设备系统的决定的。例如：光纤激光器工作波长一般是1064纳米、二氧化碳激光器工作波长一般是10.6微米、绿激光器工作波长是532纳米、紫外激光器工作波长是355纳米。当然还有其他类型的激光器就不一一列举了。场镜用于何种波长工作条件下，就要适用这种膜层的镀膜。如果不在给定的波长范围内用场镜，场镜会被激光烧坏。 图书3:一款焦距是160毫米的紫外激光场镜入射光瞳
你的问题漏掉了一些信息，所以我尽力回答了你的问题。在阐述我的答案时，我假设当你说“距离”时，你指的是现实中的距离，比如米、英尺、光年等等我有一个方法，只适用于“平面”图像(也就是说，图片不是从侧面捕捉的)，但仍然有效。它依赖于PIL和NumPy库，PIL用于将图像加载到Python中，NumPy用于将图像转换为相对容易使用的三维数组。脚本使用两个给定点和距离公式计算图像上两点之间的距离(以像素为单
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2023-07-03 15:06:26
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一、canny算子优点 相比较于常见的robert算子、sobel算子、梯度求边缘等方法，使用canny算子可以提取单像素二值化的细边缘，这是其他方法所不具备的 二、opencv canny算子提取边缘基本原理 opencv中canny算子的基本原理主要有以下几个步骤： 1. 梯度或sobel算子求边缘图 下图是用梯度求的边缘图，梯度值取水平梯度和垂直梯度之和，可以看到求出的边缘具有一定的宽度，
最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好.经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人.呵呵，废话不多说了这里我发的是一个手写字符识别的程序(这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本够,所
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2024-07-02 15:20:09
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#矩的计算:moments函数
#在opencv中,函数cv2.moments()同时会计算上述空间矩
#中心矩,归一化中心距
#使用函数cv2.moments()提取一幅图像的特征
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('./image/feather.jpg')
cv2.imshow('original',img)
# print(img.s
1、 cv2.threshold()函数T,binary = cv2.threshold( # 输出阈值和二值化图
src = inputimg,
thresh=125, # 二值化阈值
maxval=255, # 输出二值化图灰度值
type=cv2.THRESH_BINARY # 方法选择参数
# cv2.THRESH_BINARY （>th
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2024-04-24 22:41:34
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一、光斑图像的模拟首先，仿真得到如下图所示的光斑阵列图像，仿真参数如下：微透镜数目为72×72，每个微透镜所占的像素数为36×36，CCD相机像素数则为2592×2592； 图1 仿真得到的光斑图像二、重心法原理在子孔径光斑质心计算方面，最为简单直接的方法是重心法，其计算公式如下: 式中[x(i),y(i)]分别表示第i个子孔径在x，y方向上的质心位置， 
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2024-01-09 18:54:26
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网络拓扑结构中包含2类独立的节点模型 ：信标节点和未知节点．本节将分别介绍2类节点的功能及详细创建过程．1 网络拓扑结构1.1 创建数据包模型信标节点通过向邻居节点按一定周期发送数据包达到使邻近的未知节点定位的目的，数据包中包含有该信标节点的位置信息．质心算法要求包中含有信标节点的x、y坐标和id号．数据包模型创建过程如下 ： 在包格式编辑 器 (packet format)中新建包格式，命名为“
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2024-05-16 05:29:44
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质心
原创
2019-02-18 14:50:33
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