Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。LK光流法有三个假设条件:        1、亮度恒定:一个像素点随着时间的变化,其亮            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这几天主要看了光流的有关内容,下面就关于光流的有关内容进行个简单的总结。  所谓的光流是一种运动模式,这种运动模式即是指一个物体、表面、边缘在一个视角下由一个观察者和背景之间形成的明显移动。在如下的图中给出了光流的直观解释。  这里的每个像素都与速度相关联,这样得到的即是稠密光流,在光流中主要分为稠密光流和稀疏光流,相对于稠密光流,稀疏光流的计算则需要在跟踪之前指定一组点,下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 Python 和 OpenCV 实现拉流卡
在今天的开发环境中,实时视频处理和流媒体传输逐渐成为了重要的连接方式,尤其是在监控、直播等领域。本文将教会你如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现一个简单的拉流卡(URL 拉流),让你能够连接到视频源进行实时播放。
## 整体流程
下面的表格展示了实现拉流卡的基本步骤。
| 步骤 | 说明            
                
         
            
            
            
            目录1. 理论背景1.1 光流1.2 光流场2. 基本原理2.1 假设条件2.2 约束方程3. 光流估计方法3.1 思路概述3.2 优缺点对比4. 稠密光流和稀疏光流4.1 稠密光流4.2 稀疏光流4.3 优缺点对比5. 光流法在深度学习中的应用5.1 FlowNet5.1.1 FlowNetS编码器5.1.2 FlowNetCorr编码器5.1.3 FlowNetS和FlowNetCorr解码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要用到摄像头,需要导入 cv2win + R , cmd命令进入,输入:pip install opencv-python下载完即可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本系列教程将分享如何用Python玩转视频处理,本文先介绍两个库opencv和moivepy及其简单使用。1、opencv介绍及人脸识别OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录业务需求需求分析代码一结果分析代码二代码模块结果分析总结经验业务需求        识别验证码图片中的数字信息,用python的图形表示出来了需求分析        使用Cv2模块、pytesseract模块进行操作。CV2是计算机建模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            opencv教程CV2模块系列——简单画图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            安装方法:1、配置python环境;2、打开cmd命令窗口,执行“python”命令检查环境是否配置好;3、如果配置成功,则执行“exit()”命令;4、执行“pip install opencv-python”命令来安装cv2模块。Xhj少儿编程网-https://www.pxcodes.comXhj少儿编程网-https://www.pxcodes.com本教程操作环境:windows10系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.图片加载cv2.imread(filename, flags=None)2、显示图片cv2.imshow(winname, mat)
winname 图口名称
mat ,已加载图片的变量名3、图像显示窗口创建与销毁,cv2.namedWindow(窗口名,属性) 创建一个窗口
属性—指定窗口大小模式:
cv2.WINDOW_AUTOSIZE:根据图像大小自动创建大小
cv2.WINDOW_NO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天我们学习如何将图片堆叠以及使用轨迹栏调整HSV值来过滤颜色
图片堆叠
首先导入需要的库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录前言图像区域相关操作获得外接矩形膨胀与腐蚀重叠区域问题 前言 这次介绍的是和图像区域操作的相关问题和解决办法。图像区域相关操作获得外接矩形rect = cv2.boundingRect(contours[c]) 在c++中,是返回的一个Rect类,可以使用rect.tl()和rect.br()返回左上角和右下角的坐标,而python中是返回一个tuple,只能直接使用: 而这个tuple            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python用于数字图像处理的库有很多,其中一种调用opencv的(API)接口。opencv的官网对模板匹配的解释是:模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此,OpenCV带有一个函数cv2.matchTemplate()。它只是将模板图像滑动到输入图像上(就像在2D卷积中一样),然后在模板图像下比较模板和输入图像的补丁。OpenCV中实现了几种比较方法。(您可以检查文档            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本篇博客只学习一个方法,cv2.resize 即图像缩放。 取经之旅第 9 天铺垫知识resize 方法格式与参数程序的实现最后一个参数 interpolationOpenCV 尾声 铺垫知识在检索图像缩放的相关知识点时,找到了一个相关算法,名字叫做插值算法,具体涉及 最近邻插值算法,双线性插值算法 等其它内容。细看了一下,在学习的第 9 天就去涉及,实在不够明智,故略过本部分理论知识,直接使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、目标跟踪简介目标跟踪算法可以进行轨迹特征的分析和提取,以弥补目标检测的不足;有效地去除误检,提高检测精度,为进一步的行为分析提供基础。例如,在自动驾驶系统中,目标跟踪算法要对运动的车、行人等目标进行跟踪,根据运动轨迹对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。跟踪就是在视频的不同帧中定位某一目标,从算法的设计角度来说分为两个阶段1:预测第S帧图像中目标A 目标B 在第            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Numpy(Numerical Python)是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。使用前需导入numpy模块二、相关方法(1)创建矩阵import numpy as np      # 导入模块          
    a1 = np.array([1, 3, 2])   # 创建一维array对象            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本节目标:学会用Opencv画不同的几何形状将会学到以下几个函数:cv2.line()、cv2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.putText()
所有上述函数,你将用到一些共同的参数如下img,你画图的画板,或者说背景图。color,当前绘画的颜色。如在BGR模式下,传递(255,0,0)表示蓝色画笔。灰度图下,只需要传递亮度值即可。thic            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR 彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰色头像demo1:import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img = cv2.imread('D:\\openCV files\\data\\1\\cat.jpg')
prin            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            例:import cv2
img = cv2.imread("img\_path")
print(img.shape, type(img))
# 显示图像
cv2.imshow("demo", img)
# 窗口显示时间,默认0表示无限
cv2.waitKey()
# 按任意键销毁窗口
cv2.destoryWindows("demo")
>>>输出
(345,678,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-24 11:49:21
                            
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            一、cv2.boundingRect(img)img------二值图; 返回四个值,分别是x,y,w,h; x,y是矩阵左上点的坐标,w,h是矩阵的宽和高二、cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)第一个参数:img是原图 第二个参数:(x,y)是矩阵的左上点坐标 第三个参数:(x+w,y+h)是矩阵的右下点坐标 第四个参数:(0,25            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-07 13:24:46
                            
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