目的:识别手部在脸上的动作,比如:涂眼霜、涂水乳、敷面膜、没动作参考链接:https://github.com/xinghaochen/awesome-hand-pose-estimationhttps://github.com/lmb-freiburg/hand3dhttps://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/MonocularRGB_3D_Handpos
简介   在接触过的qcom和mtk平台中,camera调试软件和流程基本都是大同小异。所以查了点资料,然后模仿这些软件,自己练习写了下最开始的 两步:暗电流和len shading补偿。 基本原理产生原因   在camera模组中,会因为sensor本身的暗电流,从而对图像参数噪声。同时也会因为模组镜头的原因,导致拍摄照片的亮度,中间亮而四周相对较暗。 所以在模组工作中,我们需要对模组做暗电流的
一、摘要背景随着科技的发展,对于人脸识别技术的应用已经影响到人们生活的方方面面,另外,PaddleHub 近期发布了人脸关键点检测模型face_landmark_localization,该模型转换自 https://github.com/lsy17096535/face-landmark ,支持同一张图中的多个人脸检测。它可以识别人脸中的68个关键点。这个模型成为这项技术的重要支撑。所以,我想利
转载 2024-04-22 10:37:31
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前言1.什么是运动模糊在用摄像机获取景物图像时,如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动,例如用照相机拍摄快速运动的物体,或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时,拍得的照片都可能存在模糊的现象,这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊。2.运动模糊的图形修复的重要性运动模糊在我们生活中很常见,例如在高速行驶的火车和汽车中拍摄窗外景色,拍摄高速运动的物体,等都有可能出现这种现象。因此
转载 2024-07-12 17:30:38
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基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要:介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测,主要包括三个步骤,分别是运动估计,运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少,计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词:运动目标检测; openCV;特征点匹配 Mov
文章目录如何衡量算法的性能?如何遍历每一个图像的像素?1.高效的遍历方式2. 迭代器(安全)方法3.动态地址计算 cv::Mat::at() 函数4.查找表5.四种方式性能对比总结 如何衡量算法的性能?我们如何测量时间?OpenCV提供了两个简单的函数来实现cv::getTickCount()和cv::getTickFrequency()。第一个返回某个事件(比如自启动系统以来)中系统CPU的节
文章目录1. goodFeaturesToTrack算法描述2. goodFeaturesToTrack代码解析 1. goodFeaturesToTrack算法描述算法来自于的一篇论文,论文名称就叫。算法流程大致分为以下几个步骤:生成特征矩阵:计算各个像素点用于判断角点或角点的相关特征值。对特征矩阵进行分割:保留不小于特征矩阵中最大值某个百分比的所有特征值,并将其余特征值置零。对特征矩阵进行非
活体检测 使用OpenCV进行 运动检测 在本教程中,您将学习如何使用OpenCV执行 活体检测。您将创建一个能够在面部识别系统中发现假面并执行反面部欺骗的 活体检测 器。 在过去的一年中,我撰写了许多人脸识别教程,包括:OpenCV人脸识别使用dlib,Python和深度学习进行人脸识别Raspberry Pi人脸识别但是,我通过电子邮件和面部识别帖子的评论部分提出的一个常见问题是:我如何发现真
一、轮廓及API介绍什么叫轮廓呢?大概就是能以某种方式连续连接起来的一系列点所组成的一个整体,当然了,点也能看做是一种特殊的轮廓吧。了解到,利用cv的库函数findcontours提取出来的轮廓是有一定的内在关系的,比如说内外轮廓的包含,父子关系等等,可以通过这些关系来提取出我们真正所需要的轮廓。而cv的库函数Canny所提取出来的轮廓则是没有所谓的内在关系的。那么,以下图为例,来说明findco
转载 2024-08-24 18:06:31
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引言利用OpenCV的v2.getPerspectiveTransform()、cv2.warpPerspective()函数,实现图片的鸟瞰转换。   OpenCV 和 Python版本满足:Python 2.7/Python 3.4+ 和 OpenCV 2.4.X/OpenCV 3.0+.   代码地址:https://github.com/wangwangwang97/GitProject/
introduce主流方法两种消除运动模糊的技术,一个叫做Coded Exposure Photography(编码曝光),确切的说是一种利用了Flutter Shutter(震颤快门)的编码曝光技术。多用于全局模糊。 另外一种则是Motion Invariant Photography(运动不变摄影)。多用于局部运动物体模糊。运动模糊的基本模型一个典型的场景,这里面背景和部分物体是固定的,但有一
  运动模板是一种有效的跟踪普通运动的方法,尤其应用在姿态识别中。运动模板方法首先需要的是知道物体的轮廓,而轮廓的获取可以有很多的方法,关于轮廓的获取方法在此不做多余的叙述。   运动模板程序的大致编程思路应该是是这样的:获得当前帧与上一帧的差,然后对差图像进行二值化;更新运动历史图像;然后计算运动历史图像的梯度方向,并将整个运动分割为独立的运动部分,在用一个结构序列标记每一个运动分割,最后计算出
姿态评估技术与框架姿态评估(Pose estimation)是计算机视觉的研究热点之一,姿态评估的算法应用主要可以分为两部完成,第一步是对象检测,对象区域的定位与查找,截取图像ROI,第二步是根据对象检测定位截取ROI区域作为输入,完成姿态评估与预测。当前主要用于姿态评估的深度学习网络框架有以下几种:OpenPose框架是一个开源的姿态评估算法框架,支持多任姿态评估,可以实现实时的人体对象检测、身
什么是运动模糊?-What is Motion Blur?维基百科将运动模糊定义为:运动模糊是在照片或序列帧中移动物体的明显拖尾,例如电影或动画。由于快速移动或长时间曝光,在记录单次曝光期间记录的图像发生变化时,会出现这种情况。当我们使用相机拍摄图像时,快门打开,传感器捕获图像,然后快门再次关闭。快门打开的时间越长,传感器捕获的光线就越多。但是,将快门打开更长时间同时意味着拍摄的图像可能会改变。想
转载 2024-04-30 20:27:34
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6. motion_deblur_filter.cpp通过Wiener滤波器恢复运动模糊图像(参数难调)您将学习如何使用维纳滤波器恢复具有运动模糊失真的图像/** * @brief 学习如何使用Wiener滤波器恢复运动模糊失真的图像。 * @author 混沌鱼, karpushin@ngs.ru, https://github.com/VladKarpushin */ #includ
def motion_blur(img, degree=10, angle=20): image = img.copy() # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高 M = cv2.getRotationMat
原创 2024-04-11 14:33:01
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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,
转载 2023-12-14 15:58:05
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// //#include "StdAfx.h" #include "opencv2/video/tracking.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> #include <ctype.h> usin
1、视频稳定性视频稳定性是指用来减少与摄像机运动有关的模糊现象的一系列方法。可以补偿任意角度的运动,相当于摄像机的偏转、倾斜、旋转,以及x、y方向上的移动。机械稳定系统:当移动摄像头时,运动可以被加速器和陀螺仪检测到,并且系统产生一个镜头运动。电子稳定系统:稳定图像的表面比原图像略小(有裁减,牺牲分辨率和清晰度)。通过被采集图像的移动来补偿这个运动。视频稳定算法:一般处理过程:①在连续帧之间使用R
转载 2024-09-10 21:41:25
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主要讲解了 OpenCV 的各种开发环境的配置,其中以Sublime 作为主要的配置环境的介绍,这里我们主要使用 VScode 进行开发。第二章 图像及视频的基本操作图像基本类库 Mat 的基本操作Mat 的基本操作:- Mat::row 、Mat::col - Mat::rowRange 、Mat::colRange - Mat::clone 、Mat::cop
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