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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什么是目标追踪在视频后续帧中定位一个物体，称为追踪。虽然定义简单，但是目标追踪是一个相对广义的定义，比如以下问题 也属于目标追踪问题：稠密光流：此类算法用来评估一个视频帧中的每个像素的运动向量稀疏光流：此类算法，像Kanade-Lucas-Tomashi(KLT)特征追踪，追踪一张图片中几个特征点的位置Kalman Filtering：一个非常出名的信号处理算法基于先前的运动信息用来预测运动目标的
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2023-11-30 20:35:10
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1 Meanshift原理meanshift算法，其本质还是一种梯度下降法求最值方法。我认为可以这样表述，我们在取一个点（比如区域的某个角）作为区域的代表，将区域与目标相似程度数值化（或者机器学习中，将此点一定大小范围内匹配点的数目），作为这点的值，这样在图像上就可以形成坐标的xy的标量场，这样再利用梯度沿着相似程度上升的方向移动，这大概是就是算法原理。 在目标追踪中描述这个算法，我在
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2024-03-06 15:25:08
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首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
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2024-04-07 10:29:31
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好久没写了，最近在做一个教授给的任务，任务要求就是使用华硕的Xtion pro 这个设备（和微软的Kinect差不多）来识别一个一个的小机器人的位置和角度。做之前什么都不知道，上网查了好多资料，但是中文的资料较少，所以写点东西出来一是给自己记录，而是方便以后研究这个东西的童鞋。首先介绍一下思路：Aruco是一个做显示增强技术的库，但是我只要它的识别坐标和角度的功能OPENNI2 相当于是个驱动
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2024-03-07 22:10:09
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现物体分割的步骤详解
物体分割是一项计算机视觉任务，旨在将图像中的物体从背景中分离出来。借助 OpenCV 这种强大的计算机视觉库，我们可以轻松实现物体分割。本文将指导您从头开始实现这一目标，适合刚入行的小白开发者。
## 一、实现物体分割的流程
在进行物体分割之前，我们需要了解整个流程。以下是物体分割的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
文章目录声明正文1.明确任务2.需要用到的函数3.完整代码4.另外感谢观看！ 声明声明：本系列博客是我在学习OpenCV官方教程中文版(For Python)(段力辉 译)所做的笔记。所以，其中的绝大部分内容引自这本书，博客中的代码也是其配套所附带的代码或书中的代码，侵删。其中部分代码可能会因需要而改动。在本系列博客中，其中包含书中的引用，也包括我自己对知识的理解，思考和总结。本系列博客的目的主
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2023-08-17 16:30:18
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主题 本章我们要学习的是运动物体的跟踪，现代图像处理中经典的几种跟踪方法主要是：meanshift（均值漂移），Camshift（meanshift的优化版本），KCF，光流法等。 我们本章主要介绍的是前两种，meanshift（均值漂移）以及Camshift（meanshift的优化版本）均值漂移 首先我们需要了解什么是均值漂移，该算法是一种寻找概率函数离散样本的最大密度区域
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2024-04-29 20:57:17
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OpenCV单目视觉定位（测量）系统The System of Vision Location with Signal CameraAbstract:This passage mainly describes how to locate with signalcamera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Locate;Signalc
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2023-12-17 17:38:57
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# Python OpenCV 物体定位的基础介绍
随着计算机视觉技术的快速发展，物体定位（Object Detection）已成为一个重要的研究领域。在很多应用中，例如自动驾驶、安防监控和人机交互，物体定位都是至关重要的技术。本文将深入探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现物体定位，并提供一些代码示例，以帮助读者掌握基本的方法和技巧。
## 1. OpenCV 概述
Ope
原创
2024-08-04 05:30:50
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文章目录2 OpenCV基本操作2.1 IO操作2.2 图像基本操作2.2.1 图像绘制2.2.1.1 绘制直线2.2.1.2 绘制圆形2.2.1.3 绘制矩形2.2.1.4 添加文字2.2.1.5 试手2.2.2 获取/修改图像的像素点2.2.3 获取图像属性2.2.4 图像通道拆分/合并2.2.5 色彩空间改变2.2.6 边界填充2.3图像算数操作2.3.1 图像加法2.3.2 图像混合 2
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2023-10-20 16:58:13
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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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简介本篇讲解opencv video鼠标选中的物体跟踪，使用的是opencv提供的calcOpticalFlowPyrLK。calcOpticalFlowPyrLK介绍void calcOpticalFlowPyrLK(InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts,
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2024-03-24 20:11:47
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距离变换： distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离，distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息，图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远。分水岭算法： 分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相
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2023-10-19 14:45:39
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# 使用 Python 和 OpenCV 进行背景与物体的分割
在计算机视觉领域，背景与物体的分割是很常见的任务。今天，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 实现这一功能。我们将分步骤讨论，并提供每步骤的具体代码和注释。
## 流程概览
在进行对象分割之前，我们需要明确每个步骤的具体内容。如下表格展示了我们的实现流程：
| 步骤 | 描述
作者：ziguangzeng
在上一节提到了Lucas-Kanade光流跟踪算法，是一种准确，成熟，比较容易实现的物体跟踪算法，对画面中固定点会进行准确快速的跟踪。但是在视频中如何对移动物体进行跟踪以及跟踪点的选择，则是另一个需要解决的问题。下面我们来详细了解一下。cvAbsDiff来计算出，我们可以通过定位这个区域来设置需要跟踪的点。这个运动的区域我们可以通过OpenCV
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2024-03-04 06:18:24
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前言定位二维码不仅仅是为了识别二维码；还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位。定位二维码，不仅需要图像处理相关知识，还需要分析二维码的特性，本文先从二维码的特性讲起。 1 二维码特性二维码在设计之初就考虑到了识别问题，所以二维码有一些特征是非常明显的。二维码有三个“回“”字形图案，这一点非常明显。中间的一个点位于图案的左上角，如果图像偏转，也可以根据二维码来纠正。思考题：为什
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2024-04-25 12:30:35
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实战篇：粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现瓶盖分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景 在去年学习opencv的过程当中，做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖，当时想着，除了霍夫圆检测思路之外，能不能根据相连瓶盖的特征进行分割呢?于是便想到了根据角点检测其相连位置，然后在相连位置之间画一根线进行切除。是不是想法很单纯，觉得很好
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2024-05-02 22:01:20
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利用轮廓检测，我们可以检测出目标的边界，并容易地定位。它通常是许多有趣应用，如图像前景提取，简单图像分割，检测和识别。轮廓线在计算机视觉中的应用一些非常酷的应用程序已经建立，使用轮廓进行运动检测或分割。下面是一些例子:运动检测: 在监控视频中，运动检测技术的应用非常广泛，包括室内外安全环境、交通控制、体育活动中的行为检测、无人值守物体检测，甚至视频压缩等。在下面的图中，可以看到在视频流中检测人的
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2023-12-13 09:54:21
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# 使用OpenCV进行物体分割的完整指南
本文将详细介绍如何使用Python中的OpenCV库实现物体分割。我们将按照一定的步骤进行实施，确保您能够顺利掌握该技术。以下是整个过程的概述和步骤。
## 整体流程概述
| 步骤 | 描述 |
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