最近开始确认自己想要在Python和深度学习学习的一个方向,就是图像处理,自己对这部分还是很有兴趣的,所以最近看视频,然后根据代码做了一个图像缺失弥补的程序。这个课程我2年前是看过的,但是因为那时候的笔记本没办法跑这种吃资源的项目,所以工作后自己凑了一台3060的笔记本和2060的台式,专门用来跑程序。以下是对程
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.分法是一种通过对视频图像序列的连续两图像做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,相邻两图像之间会出现较为明显的差别,两相减,求得图像对应位置像素值的绝对值,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
转载 2024-08-23 17:38:18
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计算机视觉领域,法是一种用于运动检测的重要技术。法通过对连续之间的像素变化进行比较,能够有效地识别出视频中运动的物体。这种方法在视频监控、自动驾驶汽车等场景中被广泛应用,因其对计算资源的需求较低而受到青睐。 ```mermaid timeline title 业务增长里程碑 2019-01 : 视频监控层出不穷,需求急剧上升 2020-06 : 引入基于
原创 6月前
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Python代码import cv2 import os def two_img(lastframe,nowframe): img1_path =lastframe img2_path =nowframe img1 = cv2.imread(img1_path) img2 = cv2.imread(img2_path) # 转为灰度图 f
转载 2023-06-16 16:28:51
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Plotnineplotnine主张模块间的协调与分工,整个plotnine的语法如下:主要包括数据绘图、美化细节采用图层的设计,有利于使用结构化思维实现数据可视化;有明确的起始(ggplot()开始)与终止;图层之间叠加是靠+实现,越往后,其图层越在上方;一个geomxx()函数或statxx()函数可以绘制一个图层;将表征数据和图形细节分开,能快速将图形表现出来,使创造性的绘图更加容易实现。通
今天来分享一个非常实用的程序,用matlab制作gif图片。主要用于ppt答辩,这个程序可以实现整体快进、分段快进、每一的播放时间、截取图片序列的局部和图片大小压缩等功能。我根据制作gif图片所需的图片序列的来源,将本文分为两个部分。分别是用视频生成图片序列和手动生成图片序列。1、视频生成图片序列需求,我们需要某个视频中的一段甚至每中的局部生成一个gif图片在ppt中循环播放。这个视频可以是网
1.二法实现动态目标检测先上效果图:利用GUI界面显示出来效果图为:实现流程1.利用matlab中的VideoReader函数读取视频流。 2.法:获得视频帧数,用for循环对图像每相邻两之间做,得到分后的每一视频图像(以二法为例,此处也可采用三法、ViBe方法、高斯混合建模法得到动态目标检测的二值图像)。 3.对分后的图像进行二值化处理,然后填充图形区域和空洞,并进行中值
文章目录引言思路伪代码:代码+详解函数详解二值化高斯滤波 引言个人理解:法,就是相邻两之间图象的差值,通过对差值进行高斯滤波或者腐蚀、膨胀操作减小图象噪声,可用于运动检测,运动目标追踪等。经检测,精确度较高思路伪代码:1、打开摄像头 2、捕获当前 3、捕获后一 4、计算差值 5、中值滤波 6、二值化 7、高斯滤波 8、显示图象代码+详解# -*- codeing = utf-8 -*
一、分法    摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标,则连续的变化很微弱,如果存在运动目标,则连续的之间会有明显地变化。1.1  两分法    分法(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像中的位置不同。该类算法对时间
今天和大家谈谈三法来实现运动目标检测吧,其中运动检测画框实现追踪方法多种多样,大家可以自行百度,后面我也会一一实现,今天我先给大家玩玩三法吧;;;;(注释非常清楚哦,程序也极其简单的)法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一,基本原理就是在图像序列相邻两或三间采用基于像素的时间分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先,将相邻图像对应像素值相减得到分图像,然后对分图像二值化
转载 2024-08-12 21:27:35
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# 计算变动目标区域的实现指南 ## 一、项目流程概述 在计算机视觉领域,法是一种常用的目标检测方法。它通过比较连续之间的图像差异来检测运动目标。本文将详细介绍如何使用 Python 实现这一方法。下面是实现的整体流程: | 步骤 | 描述 | 所需工具 | |-----
原创 9月前
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## Python法:实时视频中的目标检测 ### 引言 在计算机视觉领域,目标检测是一个重要而又具有挑战性的任务。它的目的是从图像或视频中准确地识别和定位特定的目标。在本文中,我们将介绍一种常用的目标检测方法——法(Frame Difference),并使用Python实现一个简单的实时视频目标检测程序。 ### 法原理 法是一种基于像素级别的目标检测方法。它利用连续
原创 2023-07-22 05:46:21
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# 深入理解法在视频处理中的应用 ## 引言 随着科技的飞速发展,视频监控、图像分析和计算机视觉等领域对动态目标检测的需求日益增加。法作为一种简单有效的视频运动检测技术,已经广泛应用于这些领域。本文将重点介绍法的原理及其在Python中的实现,并通过代码示例和可视化流程图帮助读者理解这一技术。 ## 法概述 法的基本思想是通过对连续图像之间的差异进行分析,来检测运动物
原创 9月前
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使用线程处理 I/O 繁重的任务(例如从相机传感器读取)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——我们可以简单地通过创建一个新线程来
1.基本原理分法是一种通过对视频图像序列的连续两图像做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,相邻两图像之间会出现较为明显的差别,两相减,求得图像对应位置像素值的绝对值,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。其数学公式描述如下: D(x,y)为连续两图像之间的分图像,I(t)和I(t-1)分别为t和t-1时刻的图像,T为分图像二值
转载 2023-11-20 11:07:54
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目录一、法二、代码2.1 二法2.2 三法三、总结一、法        计算之间的差异,或考虑“背景”与其他之间的差异。        当视频中存在移动物体的时候,相邻(或相邻三)之间在灰度上会有差别,求取两图像
转载 2023-11-10 14:53:37
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一、法1.概念:        法是一种通过对视频图像序列中相邻两分运算来获得运动目标轮廓的方法,它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。 当监控场景中出现异常物体运动时,之间会出现较为明显的差别,两相减,得到两图像亮度的绝对
> 本文介绍了使用animation和pyplot模块实现实时数据流可视化的方法> 鉴于网上这方面资料很少,做一记录供大家学习先说一下自己的需求:为辣鸡项目所迫,有一硬件产生实时数据流,需要采集并动态展示数据变化规律,帧数在20-50一.性能较差的方法开始我是不知道有animation这个神器的,就用set_xdata/set_ydata更新数据,pause刷新图像pltx = np
运行是在matlab下运行的,一共四个脚本文件。 1、视频变成一的图片,第一步运行:read_frame obj = VideoReader('D:\fly.avi');%输入视频位置,自行根据视频位置修改D:\fly.avi2、第一种方法:绝对法,运行jueduizhencha NOF=1538;   %图片数量,注意手动修改,根据第一步运行出来的总数NOF自行修改 fil
转载 2023-11-10 20:46:06
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一、原理场景内没有运动目标,则连续的变化很微弱,如果存在运动目标,则连续的之间会有明显地变化。(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像中的位置不同。该类算法对时间上连续的两或三图像进行分运算,不同对应的像素点相减,判断灰度的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。 &
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