文章目录1. goodFeaturesToTrack算法描述2. goodFeaturesToTrack代码解析 1. goodFeaturesToTrack算法描述算法来自于的一篇论文，论文名称就叫。算法流程大致分为以下几个步骤：生成特征矩阵：计算各个像素点用于判断角点或角点的相关特征值。对特征矩阵进行分割：保留不小于特征矩阵中最大值某个百分比的所有特征值，并将其余特征值置零。对特征矩阵进行非
运动模板是一种有效的跟踪普通运动的方法，尤其应用在姿态识别中。运动模板方法首先需要的是知道物体的轮廓，而轮廓的获取可以有很多的方法，关于轮廓的获取方法在此不做多余的叙述。 运动模板程序的大致编程思路应该是是这样的：获得当前帧与上一帧的差，然后对差图像进行二值化；更新运动历史图像；然后计算运动历史图像的梯度方向，并将整个运动分割为独立的运动部分，在用一个结构序列标记每一个运动分割，最后计算出
简介 在接触过的qcom和mtk平台中，camera调试软件和流程基本都是大同小异。所以查了点资料，然后模仿这些软件，自己练习写了下最开始的
两步：暗电流和len shading补偿。 基本原理产生原因 在camera模组中，会因为sensor本身的暗电流，从而对图像参数噪声。同时也会因为模组镜头的原因，导致拍摄照片的亮度，中间亮而四周相对较暗。
所以在模组工作中，我们需要对模组做暗电流的
前言运动目标检测是图像领域的一个经典问题，相关的算法较多。本文的运动目标检测主要基于背景消去(Background Subtraction)算法，本文将手动实现背景消去算法并检测到运动物体的实时位置。编程的基本环境是VS2019+opencv4.4，环境配置可参考：。一、基本原理我们的基本思想是使用背景消去算法将运动物体从图片中提取出来，想象一下，一张没有运动物体的环境图，和突然出现某个物体的图，
背景差分法是传统运动目标检测算法中最常用的方法。其基本原理如图所示。 从图中可知，背景差分法是通过建立背景模型，比较当前帧与背景模型对应像素的差异点来检测运动目标的方法。 背景模型的建立主要通过两种方式：一种是选取一帧不含运动目标的图像作为背景模型；另一种是通过建立数学模型表示背景。 第一种简单方便，但是在背景也有变化的场景中准确率不高，例如波动的水面、摇曳的树叶、漂浮的云或烟雾、室内灯光突然打开
一、Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks （VSRNet-2016）滑动窗口+LR图像运动补偿+特征拼接1、主要工作提出基于CNN的视频超分算法；提出三种结构，用来融合相邻的多帧信息；提出预训练方法，利用图像数据对VSR模型预训练；利用一种自适应运动补偿方案来处理视频中的快速运动物体和运动模糊；2、三种结构3、运动补偿（
前言1.什么是运动模糊在用摄像机获取景物图像时，如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动，例如用照相机拍摄快速运动的物体，或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时，拍得的照片都可能存在模糊的现象，这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊。2.运动模糊的图形修复的重要性运动模糊在我们生活中很常见，例如在高速行驶的火车和汽车中拍摄窗外景色，拍摄高速运动的物体，等都有可能出现这种现象。因此
缺陷识别简介：这个项目是我的本科毕业设计，主要针对传送带上的木质圆形工件的缺陷识别和分类，并且进行工件的计数和缺陷工件的计数。这里我主要是识别污渍和划痕缺陷类型污渍：划痕：最后的成果sum:为工件的总个数scratch_num:为含有划痕工件的总个数blot_num:为含有污渍工件的总个数黄颜色圈住的缺陷为划痕蓝颜色圈住的缺陷为污渍简单思路通过边缘检测，得到每个工件的坐标，并计算出工件的中心来标记
活体检测 使用OpenCV进行 运动检测 在本教程中，您将学习如何使用OpenCV执行 活体检测。您将创建一个能够在面部识别系统中发现假面并执行反面部欺骗的 活体检测 器。 在过去的一年中，我撰写了许多人脸识别教程，包括：OpenCV人脸识别使用dlib，Python和深度学习进行人脸识别Raspberry Pi人脸识别但是，我通过电子邮件和面部识别帖子的评论部分提出的一个常见问题是：我如何发现真
基本的运动检测一种最直观的方法就是计算帧之间的差异，或考虑“背景”帧与其他帧之间的差异basic_motion_detection.pyimport cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(0)
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (10,10))#返回指定形状和尺寸的结构
目的：识别手部在脸上的动作，比如：涂眼霜、涂水乳、敷面膜、没动作参考链接：https://github.com/xinghaochen/awesome-hand-pose-estimationhttps://github.com/lmb-freiburg/hand3dhttps://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/MonocularRGB_3D_Handpos
OpenCV中CalcOpticalFlowFarneback函数函数简介CalcOpticalFlowFarneback()函数是利用用Gunnar Farneback的算法计算全局性的稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），由于要计算图像上所有点的光流，故计算耗时，速度慢。它的核心思想主要源于”Two-Frame Motion Estimation Based on Polynom
引言利用OpenCV的v2.getPerspectiveTransform()、cv2.warpPerspective()函数，实现图片的鸟瞰转换。 OpenCV 和 Python版本满足：Python 2.7/Python 3.4+ 和 OpenCV 2.4.X/OpenCV 3.0+. 代码地址：https://github.com/wangwangwang97/GitProject/
使用Python+opencv的物体追踪，也是采用了颜色追踪的方法利用将一副图像从BGR转换到HSV，可以利用这一个点来提取某个特定颜色的物体。在HSV颜色空间中要比BGR空间中更容易显示特定颜色。在我们的程式中，我们提取的是一个蓝色的物体。下面就是需要做的几步： * 从视频中获取每一帧图像 * 将图像转换到HSV空间 * 设置HSV阈值到蓝色范围 * 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他我们想做的
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2023-06-30 10:33:40
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introduce主流方法两种消除运动模糊的技术，一个叫做Coded Exposure Photography(编码曝光)，确切的说是一种利用了Flutter Shutter（震颤快门）的编码曝光技术。多用于全局模糊。 另外一种则是Motion Invariant Photography(运动不变摄影)。多用于局部运动物体模糊。运动模糊的基本模型一个典型的场景，这里面背景和部分物体是固定的，但有一
跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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什么是运动模糊？-What is Motion Blur?维基百科将运动模糊定义为：运动模糊是在照片或序列帧中移动物体的明显拖尾，例如电影或动画。由于快速移动或长时间曝光，在记录单次曝光期间记录的图像发生变化时，会出现这种情况。当我们使用相机拍摄图像时，快门打开，传感器捕获图像，然后快门再次关闭。快门打开的时间越长，传感器捕获的光线就越多。但是，将快门打开更长时间同时意味着拍摄的图像可能会改变。想
6. motion_deblur_filter.cpp通过Wiener滤波器恢复运动模糊图像（参数难调）您将学习如何使用维纳滤波器恢复具有运动模糊失真的图像/**
* @brief 学习如何使用Wiener滤波器恢复运动模糊失真的图像。
* @author 混沌鱼, karpushin@ngs.ru, https://github.com/VladKarpushin
*/
#includ
单摆运动―相图单摆运动—相图 张光彪 由牛顿第二定律： 非线性方程 式中角频率： 线性化处理 忽略3次以上的高次项 得线性方程 降阶 差分化 差别很大！！！ 差别很大！！！ 同时显示坐标和动量(速度) 差分化 误差 四阶Runge–Kutta方法 Runge–Kutta method 一、单摆运动非线性方程 二、扰动的单摆 庞加莱截面与庞加莱映射 相图可把非线性系统的状态形象地描绘出来，但是随阻尼
人的运动识别 ,可以简单地看成一个时变数据的分类问题 ,包括运动的表示和运动的识别两部分人运动的类别人的运动可以分为三类 : 动作 ( movement ) 、行为 ( activity) 和行动 ( action) , 这三类运动分别处于三个不同复杂程度的层次上.动作是运动的基元 ,是最基本的运动 , 是形成其他复杂 、 高级运动的基础. 一般来说动作在执行过程中会持续较短的时间 ,其识别方法一
