一、运动物体轮廓椭圆拟合及中心1 #include "opencv2/opencv.hpp"
2 #include<iostream>
3 using namespace std;
4 using namespace cv;
5
6 Mat MoveDetect(Mat frame1, Mat frame2)
7 {
8 Mat result = frame2.
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2024-05-06 17:21:20
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今天朋友问我要一个车上充满点点的图片，然后我第一时间想到了光流法，然后想到了之前总结的运动物体检测的几个方法，还在有道云笔记里面，所以打算搬迁过来。帧间差分法定义：利用相邻的两帧或者三帧图像，利用像素之间的差异性，判断是否有运动目标基本步骤：相邻帧相减－－－阈值处理－－－去除噪声－－－膨胀联通－－－查找轮廓－－－绘制外接矩形参考方法：
#include "opencv2/opencv.hpp"
#
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2023-10-13 19:38:37
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本次试验用的WINFORM ,要先绘制窗体 ，自己测试的时候注意对象名就可以了。public Form1() { InitializeComponent();readModes.AnyColor); static Ma...
原创
2022-11-10 10:16:52
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# 使用OpenCV Java进行移动物体检测
在计算机视觉领域，移动物体检测是一个重要的研究方向。通过检测图像序列中的移动物体，我们可以对场景进行更深入的理解和分析。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的算法。本文将介绍如何使用OpenCV Java进行移动物体检测。
## 移动物体检测简介
移动物体检测是指在图像序列中检测出移动的物体。这在许多应
原创
2024-07-22 03:51:24
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在这篇博文中，我将与你分享如何使用 Python 识别移动物体。无论你是初学者还是有经验的开发者，这个过程都会帮助你理解基础概念，以及如何建立一个实际的应用场景。接下来，我将按照环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧、进阶指南六个部分进行详细说明。
### 环境配置
首先，我们需要配置我们的环境，以便进行 Python 开发。以下是一个思维导图，详细列出了这个过程中的各个步骤。
`
#encoding=utf-8import cv2import timeimport winsoundcamera = cv2.VideoCapture(0) # 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头（自带摄像头）if camera is None: #如果摄像头打开失败，则输出提示信息 print('please connect the camera') exit() fps = 30 #帧率 pre_frame = None #总是取前一帧
原创
2022-01-07 10:28:19
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# Android OpenCV Java 移动物体检测
随着智能手机的普及，越来越多的人开始使用手机进行各种应用开发。在这些应用中，图像处理和计算机视觉技术的应用越来越广泛。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。在本文中，我们将介绍如何在Android平台上使用Ope
原创
2024-07-29 08:01:17
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#encoding=utf-8import cv2import timeimport winsoundcamera = cv2.VideoCapture(0) # 定义摄像头对象，其参数0表示第一个摄像头（自带摄像头）if camera is None: #如果摄像头打开失败，则输出提示信息 print('please connect the camera') exit() fps = 30 #帧率 pre_frame = None #总是取前一帧
原创
2021-06-04 20:44:50
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Opencv 摄像机模型与标定 Camera Models and Calibration本文函数总结：convertPointsToHomogeneous()，convertPointsFromHomogeneous()：实现平面上的点与齐次坐标系下的点之间的转换Rodrigues()：实现三维空间变换的矩阵和向量表示之间的转换findChessboardCorners()：根据棋盘图片找到棋盘
本例程利用 FAST/AGAST 算法进行特征提取，并且进行目标追踪，仅支持灰度图。注意：本例程会把程序运行最开始的十秒左右出现的物体作为目标特征，请在程序运行的最开始，将目标物体放在摄像头中央识别，直至出现特征角点，证明已经识别记录目标特征。匹配过程中，如果画面出现十字和矩形框，证明匹配成功。 1 # Object tracking with keypoints examp
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2024-03-06 23:02:39
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# 使用JavaScript实现移动物体
在现代网页应用中，物体的移动是一个常见而又重要的功能。无论是游戏开发、动画制作还是交互式用户界面，我们都需要用程序控制元素在页面上的位置。本文将介绍如何使用JavaScript实现物体的移动，并通过示例代码进行详细解释。
## 1. 移动物体的基本原理
在网页中，每个元素都有其位置属性，如`top`和`left`。通过修改这些属性，我们可以实现元素在
# Android OpenCV 移动物体检测
随着智能手机的发展，计算机视觉技术越来越受到关注。Android平台凭借其庞大的用户基础和多样的硬件设备，为实现各种图像处理和计算机视觉应用提供了丰富的可能性。本文将探讨如何在Android环境下使用OpenCV库进行移动物体检测。
## 什么是移动物体检测？
移动物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在检测和识别图像或视频中运动的物体。这一
原创
2024-08-02 10:11:50
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YOLO小车跟踪yolo跟踪代码:小车博客:YOLOv3模型采用opencv dnn方式导入神经网络权重，再使用opencv读取视频流并转换为标准block接口进行前向传播。最后输出结果列表中存在物体质心，物体大小，物体标签置信度等等，将数据提出再进行画框。如果想要追踪目标就在循环中，判断标签是否属于要找的那个标签。详细opencv实现yoloV3可以看oepncv使用Yolo注意点由于使用树莓派
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2024-05-01 11:46:58
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基于均值迁移的对象移动分析(Meanshift)✏️ ⛳️ 概述本质：✔️ Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种，无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识，完全依靠训练数据进行估计，并且可以用于任意形状的密度估计，在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出。直观的理解：✔️ 一堆点集，一个圆形的窗口在不断的移动，移动的方向是沿着点的密度最大的区域移动，图示
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2024-03-01 14:41:59
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目标跟踪本文主要介绍cv2中的视频分析Camshift和Meanshift。目标： 学习Meanshift算法和Camshift算法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。 你还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。 如
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2024-04-29 23:17:44
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# Java实现物体来回移动
在Java中，我们可以通过使用图形化库来实现物体的移动。其中一个常用的图形化库是JavaFX，它提供了丰富的功能来创建交互式的用户界面。在本文中，我们将使用JavaFX来实现一个简单的示例，演示如何实现物体的来回移动。
## 准备工作
首先，我们需要在Java中安装JavaFX库。确保你的Java环境已经正确安装，并且已经配置好了JavaFX库的路径。
##
原创
2023-07-20 14:20:43
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# Python识别运动物体
随着计算机视觉技术的不断进步，利用Python进行运动物体的识别变得越来越容易。在本文中，我们将介绍一种基于Python的运动物体识别方法，并提供相应的代码示例。
## 运动物体识别的原理
运动物体识别是计算机视觉的一个重要应用领域。它的原理是通过分析视频序列中的像素变化来确定物体的运动轨迹，从而实现物体的识别。
运动物体识别的基本步骤如下：
1. 读取视频
原创
2023-12-26 08:49:33
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# Python运动物体识别
在计算机视觉领域，运动物体识别是一个重要的任务。通过运动物体识别，我们可以追踪和识别视频中的物体，从而帮助我们实现许多实际应用，比如视频监控、交通管理等。本文将介绍如何使用Python进行运动物体识别，并提供相应的代码示例。
## 运动物体识别的原理
运动物体识别的原理是通过分析视频帧之间的差异来检测和追踪运动物体。通常情况下，我们会将视频序列分解成一系列的帧，
原创
2023-10-18 13:03:18
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我们的目标是：打败自己！一、场景Scene（编辑场景）
学会使用Scene场景中的四大基础操作工具:Q（平移）,W（Move the Selected Object）、E（Rotate）、T（Scale） 1.1 使用Q快捷键选择平移工具（手形）:平移工具可以平移，左右上下拖动Scene场景，以利于我们观看事物. 1.2 使用W快捷键选择移动物体工具（十字型）：选择该工具后，点击Scene
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2024-03-31 07:36:04
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这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解。阅读本文之前，这是注意事项：建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的。成功跑一遍不是目的，能够举一反三、在新任务上找出 bug 才是。请确保用的是 OpenCV v2你需要一个网络摄像头OpenCVOpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。它使用机器学习算法在图像中搜索
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2024-05-31 12:19:59
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