tornadomeet前景检测算法_4(opencv自带GMM) 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接)，在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法，但效果不是很好，下面来体验下opencv自带2个gmm算法。 opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) opencv实现背景减图法2(帧差法) opencv实现背景减图法3(GMM) 工程环境open
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2024-04-15 11:29:01
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KNN即K个最近邻，网上有很多关于KNN的文章。我大概总结下核心：假设有A图片，让A与训练样本依次计算相似度（可用欧式距离），挑选出K个与A图片相似度最大的图片，这K个图片中，哪种类型最多那么定义A图片也属于该类型。首先，需要有数字的训练样本 KNN的数字识别代码与基于SVM的数字识别大体一致核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就
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2024-09-23 12:04:25
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边缘检测通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的边缘或者不连续的区域，在一维空间中，类似的操作被称作步长检测。边缘是一幅图像中不同区域之间的边界线。边缘检测的目的是检测灰度急剧变化的区域。 目录前言一、Canny步骤二、实例 前言 &n
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2024-01-06 05:33:17
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人脸检测分为两种：一种是基于知识的，一种是基于深度学习的。深度不会学习人脸识别属于目标检测，主要涉及两个方面：①先对检测的物体进行概率统计，从而知道待检测对象的一些特征，建立其目标的检测模型②用得到的模型来匹配输入的图像，如果有匹配则则输出匹配的区域，否则什么也不做。 我们看到的图片和计算机不一样，计算机看到的是一串串数字矩阵，图片由多个像素组成，拿我们熟悉的RGB图像来说，每个像素又有
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2024-08-13 11:07:17
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下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码。 //包含头文件
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main()
{
const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sourc
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2023-06-21 09:47:03
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本文介绍了基于OpenCV的前景物体检测技术，重点分析了MOG2和KNN两种经典算法。通过ForegroundOnly类实现了完整的前景检测流程，包括高斯模糊降噪、背景建模、形态学优化和区域过滤等关键步骤。文章详细讨论了参数调优策略，如history、varThreshold等参数对检测效果的影响，并针对实际应用中的光照变化、阴影检测等挑战提供了解决方案。该技术可广泛应用于智能监控、视频会议等场景，为计算机视觉应用提供基础支持。
opencv学习笔记10（形态学操作）形态学操作开操作- open闭操作- close形态学梯度- Morphological Gradient顶帽 – top hat黑帽 – black hat相关API代码实现 形态学操作开操作- open先腐蚀后膨胀可以去掉小的对象（亮的），假设对象是前景色，背景是黑色闭操作- close先膨胀后腐蚀（bin2）可以填充小的黑洞（fill hole），假设
1. 概述 CascadeClassifier为OpenCV中cv namespace下用来做目标检测的级联分类器的一个类。该类中封装的目标检测机制，简而言之是滑动窗口机制+级联分类器的方式。OpenCV的早期版本中仅支持haar特征的目标检测，分别在2.2和2.4.0（包含）之后开始支持LBP和HOG特征的目标检测。2. 支持的特征 对于Haar、LB
交互式前景提取摘抄自《OpenCV轻松入门——面向Python》1.算法的基本过程基本步骤在提取前景前，先用一个矩形框指定前景区域所在的大致范围，不断迭代的分割。 如果提取效果不太理想，可以用户干预提取过程：用户在初始图像的副本中(也可以是和原图像大小相等的任意图像)，用白色标注出需要提取的前景图像，黑色标记为背景区域。然后将标记后的图像作为掩膜，让算法继续迭代提取前景从而得到结果。 ####Gr
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2024-04-05 13:20:59
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目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位，常见的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等，其中 Yolo 的速度和精确度都比较高，且只需训练一次，使用起来比较方便。这里我们就使用官方现成的模型来检测图片，看一看效果，先学会使用流程，以后再训练自己的模型。注意：opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4导入库imp
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2023-09-04 15:18:40
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1. 直方图对比对于直方图我们需要借助一些标准来衡量他们的相似度。1.1compareHist()函数double compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method );第一、二个参数是大小相同的直方图； 第三个参数：所选的距离标准，有四种方法。0. 相关；1. 卡方；2. 直方图相交；3. Bhattacharyya距离。对于方法0和方
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2024-03-21 14:50:41
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OpenCV3计算机视觉Python语言实现- 直线和圆检测直线检测代码运行结果使用到的函数分析1.概率霍夫变换-cv2.HoughLinesP圆检测代码运行结果使用到的函数分析1.霍夫圆变换-cv2.HoughCircles 本文根据《OpenCV3计算机视觉Python语言实现第二版》，进行代码编写，感谢本书作者的辛勤付出！ 直线检测代码import cv2
import numpy as
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2024-04-25 22:37:48
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opencv目标检测教程代码
原创
2024-05-23 00:21:05
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智能计算课第一周的实验是做基于模板匹配的手写数字识别，光听见就很感兴趣，于是决定认真做做这个实验，本实验基于python3+opencv的python版本，所用到的知识都比较简单，基本上边学边做，技术含量很低。实现思路：大致就是这么个思路但其实纠错模块还没写出来，先搁置一下吧，准备先上手第二个实验。下面按照流程图讲讲详细步骤吧手写数字window.py80import tkinter
from P
OpenCV 人脸检测的代码分析
OpenCV 人脸检测的代码分析
一、预备知识： 1、动态内存存储及操作函数 CvMemStorage
typedef struct CvMemStorage
{
struct CvMemBlock* bottom;/* first allocated block */
struct CvMemBlock* top; /* the curren
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2024-08-21 22:19:42
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前言运动目标检测是图像领域的一个经典问题，相关的算法较多。本文的运动目标检测主要基于背景消去(Background Subtraction)算法，本文将手动实现背景消去算法并检测到运动物体的实时位置。编程的基本环境是VS2019+opencv4.4，环境配置可参考：。一、基本原理我们的基本思想是使用背景消去算法将运动物体从图片中提取出来，想象一下，一张没有运动物体的环境图，和突然出现某个物体的图，
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2023-12-14 15:58:05
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Interactive Foreground Extraction using GrabCut Algorithm：目标 在本节中我们将要学习： • GrabCut 算法原理，使用 GrabCut 算法提取图像的前景 • 创建一个交互是程序完成前景提取 原理 GrabCut 算法是由微软剑桥研究院的 Carsten_Rother， Vladimir_Kolmogorov和 Andrew_
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2024-08-23 17:53:39
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简述：在一些工业现场及其他环境，使用深度学习的方法进行图像处理是不可行的（原因有成本问题等）。也正因如此尽管笔者偏向于python编程，但这次主要做的是C++环境下的行人检测。这里主要采用的是背景板减法，即opencv中自带的BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
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2023-11-12 14:58:46
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文章目录前言准备工作系统环境变量配置VS项目环境配置检验补充 前言在 Visual Studio 上配置 OpenCV 环境是极其恼人的事情，尤其是对于初学者，经常几个小时过去了都配不好，将我们对代码的热爱扼杀在摇篮之中。 本文根据本人的无数次环境配置经历，总结了一套完整的 OpenCV 环境配置流程，包教包会，百分百成功。准备工作要在 Visual Studio 上配置 OpenCV 环境，首
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2024-05-08 22:18:56
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目录前言：本篇学习内容：1.基于OpenCV的边缘检测1.1 边缘检测一般步骤1.2 Sobel算子1.3 Canny边缘检测2. 源码分析参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理
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2023-10-10 13:46:25
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