轮廓区域定位的应用范围：二维码识别答题卡识别自定义辅助OCR识别我在网上随便找的一个二维码生成器生成的二维码： 目标：通过轮廓的方法 定位 出二维码的位置： 测试的其他图 定位原图与结果： 程序：读取图片调整适当大小Mat src = imread("pic\\test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat Frame = imread(
一、实现效果如下（几乎没有泛化性，但是我看别的文章好像也是有这种问题）定位的效果 字符分割的效果二、 车牌定位的实现就是在这张车屁股的照片里定位到车牌并提取出来，涉及到的图像处理步骤如下先转为灰度图、进行一个高斯滤波（减小噪声的影响），开运算（原理是先腐蚀后膨胀，效果是能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便），闭运算（与开运算相反，有助于关闭前景物体内部的小孔，
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2024-04-21 09:00:18
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原理CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并将上一帧的目标中心和搜索窗口
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2024-04-23 20:06:32
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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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知识要点1. OpenCV目标跟踪算法的使用大概可以分为以下几个步骤:创建MultiTracker对象: trackers = cv2.legacy.MultiTracker_create()读取视频或摄像头数据: cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_02.mp4')框选ROI区域: roi = cv2.selectR
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2023-09-27 12:50:23
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CAMshift是一种基于对视频序列采用MeanShift算法进行运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值的算法。如此迭代下去，我们便可以对视频中移动的物体进行追踪。MeanShift算法：首先，我们假设平面空间有这样随机分布的点，如下： 我们随机以某点为圆心，合适的半径r作圆：然后落在圆中的所有点与圆心连接形成向量：这样我们不难看
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2023-10-13 19:52:57
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一、预期目标如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h>
#i
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2023-10-16 01:23:43
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# 基于OpenCV的KLT跟踪算法简介
光流法是计算机视觉中的一个重要技术，KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）是一种常用的基于光流的特征点跟踪算法。它通过在连续的帧之间追踪关键特征点，实现对运动对象的追踪。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库实现KLT特征点跟踪，并提供代码示例。
## KLT跟踪算法原理
KLT算法依赖于图像的一阶和二阶导数来计算特征点的光流。它首
原创
2024-09-27 05:18:25
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# Python OpenCV 轨迹跟踪入门指南
## 1. 引言
轨迹跟踪是一种计算机视觉任务，旨在追踪一个或多个对象在视频中的运动。使用 Python 和 OpenCV，我们可以快速有效地实现这一功能。本文将为新手开发者详细介绍如何实现轨迹跟踪的基本流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程概述
在进行轨迹跟踪之前，我们需要了解整个流程。以下是实现轨迹跟踪的步骤：
```merm
原创
2024-09-04 03:47:58
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KCF： Kernelized correlation filterKCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。论文：High-Speed Tracking
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2024-04-29 22:03:59
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在本教程中，我们将学习使用OpenCV跟踪对象。OpenCV 3.0开始引入跟踪API。我们将学习如何和何时使用OpenCV 4.2中可用的8种不同的跟踪器- BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW, GOTURN, MOSSE和CSRT。我们还将学习现代跟踪算法背后的一般理论。1.什么是目标跟踪?简单地说，在视频的连续帧中定位一个对象称为跟踪。 这个定义听起来很简
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2023-11-25 21:06:19
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上一讲里直接用opencv的stitcher类拼接的话，会损失一部分分辨率，出来的图片是506*1207的，但是这个图像还需要裁剪，也就是列数会小于506。这个是可以对不同大小的图片进行拼接的。不过似乎不稳定。有的时候就会报错。有的时候出来的图片大小不一样：这个应该是和特征匹配有关系，首先如果用的是二进制描述符，那么它本身是基于概率的，然后在match的时候，又有很多随机的方法，比如随机k-d树，
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2024-04-22 11:13:13
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Camshift原理
CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即：连续自适应的MeanShift算法。其基本思想是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去
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2023-07-24 16:15:04
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本节内容是学习实现如何通过OpenCV实现质心跟踪，一个易于理解且高效的跟踪算法。目标跟踪的过程：进行一组初始的对象检测（例如边界框坐标的输入集）为每一个初始检测对象创建一个唯一ID然后跟踪每个对象在视频中的帧中移动时的情况，并保持唯一ID的分配此外，目标跟踪允许我们将唯一的ID应用于每个被跟踪的对象，从而使我们能够对视频中的唯一对象进行计数。目标跟踪对于建立人员计数器至关重要。理想的目标跟踪算法
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2023-12-15 11:03:44
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在此功能中，我将介绍使用OpenCV和Python代码设置对象检测和跟踪所需的功能。使用随附的代码片段，您可以轻松设置Raspberry Pi和网络摄像头，以便制作用于物体检测的便携式图像传感器。本文适用于任何希望在Raspberry Pi项目中使用OpenCV的人。一些项目可以包括用于避障或航路点跟踪的Raspberry Pi机器人车辆。此外，包括对象计数和监视。物体检测对象检测建立在我上一篇文
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2024-04-19 21:04:54
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# 使用Python和OpenCV进行定位
在计算机视觉领域，定位是指确定对象在图像中的位置。随着技术的进步，Python和OpenCV已成为进行这种操作的热门工具。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行对象定位，并提供简单的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的算法和工具，广泛应用于辅助驾驶、面
文章目录一、黑白图片二、HSV颜色空间三、OpenCV中的HSV1. HSV二值化处理的函数:2. HSV颜色范围的选取：四、颜色直方图的获取与目标跟踪1. 颜色直方图的获取2.基于颜色直方图的目标跟踪五、camshift算法原理1. 色彩投影图（反向投影）：2. meanshift3. camshift算法过程4. OpenCV中相关API1. 直方图2. CamShift函数六、基于颜色特征
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2024-01-05 22:51:44
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对于刚入门的OpenCV玩家，提起目标跟踪，马上想起的就是camshift，但是camshift跟踪往往达不到我们的跟踪要求，包括稳定性和准确性。 opencv3.1版本发行后，集成了多个跟踪算法，即tracker，大部分都是近年VOT竞赛榜上有名的算法，虽然仍有缺陷存在，但效果还不错。 ps：我在知乎上看到一个目标跟踪的介绍，感觉不错，链接在此！ 单目标跟踪很简单，放一个官方例程供参考（ope
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2024-03-12 15:45:39
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OpenCV-CamShift 算法1.概述CamShift 算法 (Continuously AdaptiveMeanSifit),是对 MeanShift 算法 的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种 半自动跟踪算法 ，需要手动标定跟踪目标。基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 MeanShift 运算，
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2024-07-29 13:26:28
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本博文为粒子滤波学习笔记，主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型，对于非线性非高斯模型，就采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代该事件的概率）。采用一组粒子来近似表示系统的后验概率分布，然后使用这一近似的表示来估计非线性非高斯系统的状态。
