引言本次是接着python-opencv学习笔记（七）：滑动窗口与图像金字塔 一起在实验楼所做实验，为啥中间隔了四篇才接着发出来，主因是我发文比较随意（懒），当时这部分并没有总结完，至少我感觉我看的相关资料还不够多，整体理解不深，另外就是项目需求，在做很多其它的东西，图像能见度就是当时一个指标，搞了几天，最后看起来效果一般，目前没有上线只是自己测试反馈不多，所以就接着做其它适配任务去了，现在这篇是
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2023-12-12 14:34:59
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前言视频图像中的目标检测与跟踪，是计算机视觉的基础课题，同时具有广泛的应用价值。视觉目标（单目标）跟踪任务就是在给定某视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。本篇文章介绍静态场景的目标检测与跟踪。主要思路1.使用KNN背景分割器提取前景（即运动的人物）2.提取出来的前景通过膨胀和腐蚀的操作去除噪声3.对处理后的前景中的人物提取轮廓和构建最小外接矩形4.以最小外接矩阵
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2023-11-06 22:32:07
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行人追踪算法 文章目录行人追踪算法技术难点技术背景介绍多目标深度学习二分图算法特征建立算法常见两种多目标追踪算法SORT算法DeepSort算法对于现有的多目标预测算法能够改进的地方最新进展MOTDTJDE 技术难点 1.行人出现后，自动跟踪 2.行人结束后自动消失，释放内存 3.移动状态下进行目标跟踪 4.行人状态的改变，包括行人遮挡行人姿势的改变 5.行人运动状态的BBOX大小也会发生改变 6
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2023-07-03 23:46:28
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行人检测 基于 OpenCV 的人体检测我们都知道,无论性别，种族或种族如何，我们的身体都具有相同的基本结构。在最结构层面，我们都有头部，两个手臂，一个躯干和两条腿。我们可以利用计算机视觉来利用这种 半刚性结构并提取特征来量化人体。这些功能可以传递给机器学习模型，这些模型在训练时可用于 检测 和 跟踪 图像和视频流中的人。这对于行人检测 任务特别有用 ，这是我们今天在博客文章中讨论的主题。请继续阅
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2023-11-22 17:32:24
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本文主要介绍opencv中怎么使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog类。本文参考资料为opencv自带的sample.关于opencv中hog的源码分析，可以参考另一博客：http://www.cvvision.cn/2428.html开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5.实验功能：单击Open Image按钮，选择需要进
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2023-07-06 23:55:49
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基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。结果示例实验流程先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）
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2023-12-18 23:00:51
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arduino智能小车，前方安装了两个超声波测距模块左右分布。通过这两个模块跟随前方纸板移动和转弯。//小车跟随纸板的时候与纸板保持的距离（单位cm，如下：10cm。可以自己调节，更改下方数字即可）#define dis_paper 10//两个红外测距模块之间安装距离(单位mm，如下：50mm。可以自己调节，更改下方数字即可）#define dis_ultr 50//定义电机速度，范围（0~25
原创
2022-11-18 12:11:44
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## Python 行人检测
### 1. 简介
在计算机视觉领域中，行人检测是指通过计算机算法来识别图像或视频中的行人。行人检测在很多应用中都非常重要，比如智能监控、自动驾驶、行人计数等。本文将介绍如何使用Python进行行人检测，并提供代码示例。
### 2. 行人检测算法
行人检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
#### 2.1 基于特征的方法
基于特征
原创
2023-09-08 07:17:31
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一、思路1、选取窗口宽高为 64*128 ，block大小为 16*16像素，block步长为8像素，cell为8*8像素，每个cell分9个bin，其他参数都默认 这样的话，一个block有4个cell，一个cell有9维，那一个block有 4*9=36维特征描述子，宽为64，x方向能有(64/8)-1 = 7 个block，高为128，y
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2023-08-21 15:15:08
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# Python行人识别入门指南
行人识别是计算机视觉中的一个重要任务，尤其在交通监控、智能监控等领域扮演着重要角色。接下来的内容将引导你通过Python实现基本的行人识别流程。我们将介绍整个流程，并提供相应的代码示例及解释。
## 流程概述
下面的表格展示了实现Python行人识别的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
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行人跟踪是计算机视觉的重要研究方向，广泛应用于安防监控、智能交通、无人驾驶等领域。随着深度学习的发展，越来越多的算法被用于提升行人跟踪的精度与鲁棒性。本博文将以“Python 行人跟踪”的角度，介绍如何高效地实现和优化一个行人跟踪系统的整个过程。
## 背景定位
行人跟踪不仅是对跟踪对象位置的实时获取，更是对动态场景中各类行为的分析。随着人们对安全与交通流量监测的重视，行人跟踪的业务需求不断增
# Python行人检测实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python实现行人检测。行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在图像或视频中识别和定位行人的位置。我们将使用OpenCV和预训练的行人检测模型来完成这个任务。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要完成以下准备工作：
- 安装Python和OpenCV库；
- 下载预训练的行人检测模型。
## 3.
原创
2023-10-03 06:47:29
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# 行人识别技术的入门指南
行人识别（Pedestrian Detection）是计算机视觉和深度学习领域中的一个重要应用。它不仅可以用于监控、自动驾驶等领域，还为许多智能设备的交互提供了基础。本文将介绍行人识别的基本原理和如何使用Python实现一个简单的行人识别示例。
## 行人识别的基本原理
行人识别的核心目标是从图像或视频中检测出行人并进行标记。常用的方法包括基于传统特征的方法（如H
在现代自动化和机器人控制领域中，“跟随控制”是一项重要的技术，广泛应用于无人物流系统、无人驾驶汽车和智能家居等场景。跟随控制的基本目标是使移动设备能够追踪目标对象，比如移动的人员或其它机器人，以实现自主导航。在这篇文章中，我们将通过一个具体的实现示例，深入探讨如何利用 Python 语言解决跟随控制问题。
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## 背景描述
### 时间轴
- **2021年5月**:
本文我们会讲讲怎样利用不到 25 行 Python 代码和开源库 OpenCV，以很简单的方式实现人脸识别。在正式开始前，先提以下两点小小的建议：先别急着跳到代码部分，最好在前文理解一下代码是干什么的。确保你使用的是OpenCV v2。OpenCVOpenCV 是计算机视觉领域最受欢迎的开源库，起初它由 C/C ++ 编写，现在用 Python 也能使用。OpenCV 可以使用机器学习算法搜索图像
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2024-06-15 12:35:26
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文章目录一、需求与准备二、原理三、代码实现1.导入库2.初始化行人检测器3.读取视频并检测四、检测效果总结 一、需求与准备做一个特定场景的视频监控，当有人进入指定区域时报警。 1、 实现检测人 2、 实现设置任意指定检测区域 3、 报警硬件：树莓派+配套的CSI摄像头 软件：python3+OpenCV二、原理HOG+SVM+NMS实现行人检测。HOG （方向梯度直方图）是应用在计算机视觉和图像
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2023-07-11 21:34:22
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本文实例为大家分享了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.前言最近在做个机器人比赛，其中一项要求是让机器人实现对是否有人员活动的检测，所以就先拿PC端写一下，准备移植到机器人的树莓派。2.工具工具还是简单的python+视觉模块openCV，代码量也比较少。很简单就可以实现3.人员检测的原理从图书馆借了一本《特征提取与图像处理(第二版)》，是M
最近对OpenCV产生兴趣，于是尝试着搭建平台环境，主要是VisualStudio 2010与OpenCV的环境设置，这里网上教程很多不仔细讲了。运行了行人检测的这个例子，感觉效果还不错。OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类，利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dal
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2023-12-19 21:15:38
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文章目录国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分2、基于光流的行人检测方法3、基于模板匹配的行人检测方法4、基于机器学习 国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分背景差分方法的关键在于构建合适的背景，经典方法是混合高斯模型背景法。 帧间差分法和背景差法在行人检测原理上比较相似，如果帧间像素的差值大于设定阈值，则判断有运动目标存在。
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2024-08-08 17:17:32
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简述：在一些工业现场及其他环境，使用深度学习的方法进行图像处理是不可行的（原因有成本问题等）。也正因如此尽管笔者偏向于python编程，但这次主要做的是C++环境下的行人检测。这里主要采用的是背景板减法，即opencv中自带的BackgroundSubtractorMOG2函数。该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0 。背景板法
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2023-11-12 14:58:46
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