一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法...下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进
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2024-04-11 14:12:20
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包含视频格式知识（编解码和封装格式）；如何获取视频信息及视频编解码格式；opencv读取及保存视频，及opencv fourcc编码格式一、基础知识常⻅的AVI、RMVB、MKV、ASF、WMV、MP4、3GP、FLV等⽂件（.后缀）其实只能算是⼀种封装标准。 ⼀个完整的视频⽂件是由⾳频和视频两部分组成的，例如H264、Xvid等就是视频编码格式，MP3、AAC等就是⾳频编码格式。常⽤视频编码⽅式
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2024-05-24 15:42:00
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视频处理在OpenCV中处于极为重要的地位，目标实时跟踪等各种实时图像处理算法都是以视频为基础。1.从相机捕获视频首先我们来了解一下使用电脑自带的相机来进行捕获视频。通常，我们必须使用摄像机捕获实时流。OpenCV提供了一个非常简单的界面来执行此操作。让我们从相机捕获视频（我使用笔记本电脑上的内置网络摄像头），我们需要了解几个函数：cap = cv2.VideoCapture(0)VideoCap
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2024-04-15 18:16:01
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视频读取与简单处理在OpenCV中我们还可以指定imread的模式，所支持的选项包括：cv2.IMREAD_COLOR：该模式是默认选项，提供3通道的BGR图 像，每个通道一个8位值（0～255）。cv2.IMREAD_GRAYSCALE：该模式提供8位灰度图像。cv2.IMREAD_ANYCOLOR：该模式提供每个通道8位的BGR图 像或者8位灰度图像，具体取决于文件中的元数据。cv2.IMRE
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2024-03-26 05:58:28
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（OpenCV读取视频、OpenCV提取视频每一帧、每一帧图片合成新的AVI视频）CvCapture 是视频获取结构
被用来作为视频获取函数的一个参数
比如
CvCapture* cap;
IplImage* cvQueryFrame( cap );
从摄像头或者文件中抓取并返回一帧Opencv读取视频代码#include "stdafx.h"
#include"highgui.h"
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2023-11-30 16:18:15
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1.调用摄像头实时处理def detect():
camera = cv2.VideoCapture(0) #读取摄像头，0代表手提电脑自带的摄像头，若改成1，2，3...则可以调用其他摄像头
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = camera.read()
img = cv2.cvtC
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2024-05-23 23:33:40
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一、简单的帧间差方法 帧差法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且闽值化来提取图像中的运动区域。
代码：
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
VideoCapture capture("bike.avi");
if(!capture.isOpened())
return -1;
double rate =
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2024-05-08 18:43:22
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视频信号是重要的视觉信息来源。视频由一系列图像构成，这些图像称为帧。帧以固定的时间间隔获取（称为帧速率，通常用帧/秒表示）。大多数计算机视觉方面的应用都是基于视频来处理的，为此本博文作为Opencv视频处理模块的学习笔记~帧的数据类型也是Mat。读取视频序列。要从视频序列读取帧，只需创建一个cv::VideoCapture类的实例，然后再一个循环中提取并显示视频的每帧，如下面代码所示：#inclu
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2024-02-23 17:43:35
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基于图像内容的内容检索，先从基础的一步一步来，这部分主要是讲包括OpenCV和使用ActiveX控件两种方法来播放，现在就先写关于使用控件来实现视频播放的内容吧。
最近要交个小作业，恰好刚开了博客园的博客，就想着把这个记下来当是做点笔记)=.=(，做的小作业的题目是基于图像内容的内容检索，先从基础的一步一步来，这部分主要是讲包括OpenCV和使用Acti
图像的形态学处理是基于图像形状的处理，主要有膨胀，腐蚀，开运算，闭运算等等，下面通过一些例子，逐一介绍。腐蚀腐蚀操作主要用来增长或者粗化二值图像中的黑色部分，也就是说，被腐蚀的是图像中的白色部分，使用OpenCV可以很简单的完成图像的腐蚀处理。代码如下所示：image = cv2.imread(r'pics/circle.png')
kernel = np.ones((10, 10), np.ui
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2024-06-05 06:32:52
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本人只是想很简单的入门了解opencv，目前相关原理和知识了解的不多，可能存在有些地方写的不对，仅供参考。1.帧间差分帧间差分法是一种通过对视频图像序列的连续两帧图像做差分运算获取运动目标轮廓的方法。当监控场景中出现异常目标运动时，相邻两帧图像之间会出现较为明显的差别，两帧相减，求得图像对应位置像素值差的绝对值，判断其是否大于某一阈值，进而分析视频或图像序列的物体运动特性原理： 当视频中存在移动物
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2024-08-23 17:38:18
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视频摘要简介通过运动目标分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，即同时展现在不同时间出现的多个对象。 视频摘要主要运用在对长时间的监控视频的压缩上，节省视频占用的空间，同时可以保留视频中的目标和活动。 一般的视频摘要的步骤可以总结为：视频读取→背景建模 → 前景提取→ 目标轨迹跟踪→ 目标的时序与空间规划 → 生成浓缩视频 本文主要通过一个简单
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2024-03-27 20:10:16
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这里面很重要的一点，让我清楚为什么读取摄像头只需要写个0，不需要写其他上面路径各种的。摘自：opencv学习之路（2）、读取视频，读取摄像头 一、介绍视频读取本质上就是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的。1秒24帧基本就能流畅的读取视频了。 ①读取视频有两种方法： A. VideoCapture cap;
cap.open(“1.avi”);
B. Vid
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2023-12-19 13:58:36
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这方面的例程和博客已经很多了，这里贴出我自己的实例供大家学习。 视频画面本质上是由一帧一帧的连续图像组成的，播放视频其实就是在播放窗口把一系列连续图像按一定的时间间隔一幅幅贴上去实现的。人眼在连续图像的刷新最少达到每秒24帧的时候，就分辨不出来图像间的闪动了，使人感觉呈现出来的是连续的画面，视频的播放就是利用了这一点。我们知道，电影被称为“24帧的艺术”，意
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2024-04-07 14:38:18
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文章目录一、前言二、视频中保存每帧图片三、帧间差法1.两间查分法(1)处理一段视频(2)批量处理视频(3)扩展2.三间差分法 一、前言依然是博主毕设的手语检测，好多图片要处理哦！ 今天要处理视频，接触了一下，本来是毕设partner另一小姐姐主要研究的。 记录下我在视频处理方面的简单分析~机器视觉中不可分离的一部分——视频识别，当然了，视频识别需要处理数据帧，用opencv是极好的；视频提取图像
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2024-05-14 14:35:17
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半年前装了QtSDK1.2.1，然而后来比较少去用它，所以也没发现有些问题，后来用其写了一些小程序，发现设置的断点跟没设置一样，我当时就觉得很奇怪，但没有去深究，毕竟是用的比较少的一款IDE，改用codeblocks写小程序，VS2010用来做大点的程序。 今年决定好好学习Qt的界面编程，并打算用PyQt作为python开发的IDE，所以一定得熟悉其调试环境，为了配置环境，得弄清两个问题：
OpenCV学习之视频读取与帧的提取、显示及保存
OpenCV支持从摄像头或视频文件(AVI)中抓取图像并保存为另一视频文件. 一、从摄像头获取初始化:
CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device #0从视频文件filename.avi获取初始化:
CvC
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2023-07-22 19:50:37
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前面我们刚刚做过形态学的腐蚀与膨胀,这两个是OpenCV形态学里的最基本操作,我们学的开操作和闭操作也是在这两个基础上进行的处理形态学相关的APImorphologyEx(src,dst,CV_MOP_BLACKHAT,kernel);src---输入图像dst---输出结果int OPT --- CV_MOP_OPEN / CV_MOP_CLOSE / CV_MOP_GRADIENT / CV_
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2024-06-27 14:31:39
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记住新建项目后，要配置OpenCV环境！参考链接做工程搭建框架什么的，基本的要熟练啊。 其中借鉴了ww老师的代码~新建项目，命名：点确定，然后，我习惯用基于对话框的：然后点击完成。从工具箱拖几个控件出来： Combo Box组合框属性设置：给图片随便命名个ID，再选择类型Frame： 如右图所示，框架就搭好了：在Test01Dl
使用线程处理 I/O 繁重的任务（例如从相机传感器读取帧）是一种已经存在数十年的编程模型。例如，如果我们要构建一个网络爬虫来抓取一系列网页（根据定义，这个任务是 I/O 绑定的），我们的主程序将生成多个线程来处理并行下载这组页面，而不是仅依靠单个线程（我们的“主线程”）按顺序下载页面。这样做可以让我们更快地抓取网页。同样的概念也适用于计算机视觉中的从相机读取帧——我们可以简单地通过创建一个新线程来
