目录 目录说明程序代码1 代码说明2 代码使用说明运行截图问题与解决方法接下来 1 说明开始弄别的东西了，opencv的研究可能的放一放，其实说研究，主要就是调一调代码，研究一下几个函数接口，还看了一下learning opencv 那本书。不过怕以后忘了，现在把之前弄得东西总结总结，之前在电脑上跑不错的光流用箭头显示的程序，成功移植到了TK1上，现在把代码贴出来。运行环境： 1.nvidia
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2024-10-13 11:28:15
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文：学天教育主播：宁静 江江 消防晨读《火规》最后一章一般规定、室内布线！今天起开始分享《火灾自动报警系统施工及验收规范》第四章系统调试 4.6——4.10章节内容。4.6 红外光束感烟火灾探测器调试4.6.1调整探测器的光路调节装置，使探测器处于正常监视状态。4.6.2用减光率为0.9dB的减光片遮挡光路，探测器不应发出火灾报警信号。
1.背景在使用的数据集中,只给了视频文件,因网络的需求,需要提取视频的光流特征,一路坎坷,终于完成了,记录艰辛历程......2.准备(1) opencv3.1.0 (2)opencv_contrib: 提取光流算法需要该库 https://github.com/openc
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2024-07-31 14:29:41
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1. 边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering高斯模糊： 基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大，边缘的权重小。没有考虑像素值之间的差异问题，没有考虑边缘。 边缘保留滤波： 像素之间的差异很大，说明是显著特征，如果直接平滑（滤波），显著特征会消失。像素之间差异大的地方通常是边缘，所以边缘保留滤波处理
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2024-05-09 12:54:56
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导向图滤波是一种图像滤波技术，通过一张引导图G，对目标图像P（输入图像）进行滤波处理，使得最后的输出图像大体上与目标图像P相似，但是纹理部分与引导图G相似。其典型应用有两个：保边图像平滑，抠图。导向滤波是由何凯明等人在2010年发表在ECCV的文章“Guided Image Filtering”文中提到的，后来陆续发表了改进算法快速导向滤波的实现。导向滤波不仅能够实现双边滤波的边缘平滑，而且在检测
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2024-06-07 23:58:19
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# Python 强光识别实现指南
在这个快速发展的时代，光线的强弱对于许多应用来说都是至关重要的，特别是在图像处理和计算机视觉的领域。本文将带领你学习如何使用Python实现强光识别。我们将分步骤进行，通过代码示例帮助你理解每一个环节。
## 流程概述
以下是实现强光识别的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的Python库 |
原创
2024-08-04 05:19:29
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WDR宽动态功能 说起监控摄像机宽动态功能，这似乎已经是众多摄像机的"标配"。宽动态功能适用在光照对比强烈的地方，可以让图像场景中特别亮的部位和特别暗的部位都同时看得清楚，由于监控环境会出现逆光等情况，特别容易造成背景过亮而主题目标过暗的情况，甚至严重的时候很难区分轮廓。宽动态技术大多应用在明暗交替的地方。宽动态性能测试 说到宽动态功能就不得不说一下光线对监控画质的影响，如果背景光线过强，可以
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2023-12-14 10:37:09
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朋友，你知道吗，我这儿今天突然又变得燥热了起来。虽然入秋已经多时，现在又是夜晚，但还是让人感到闷热得慌。于是，我就一个人形单影孤地信步往河边走去。亲爱的，你那里今天天气怎样，是否也与我这儿一样天又热了呢？果真如此的话，我是多么希望此时你能在我的身旁，与我一起漫步在碧波荡漾、晚风徐徐的清水河畔，共赏月光下的波光粼粼、同享河风中的柔情与凉爽啊。如真能是那样，该有多好！我已有很久没来过河边了。今晚的
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精选
2008-09-13 15:52:30
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背光补偿：背光补偿能提供在非常强的背景光线前面目标的理想的曝光，无论主要的目标移到中间、上下左右或者荧幕的任一位置。 一个不具有超强动态特色的普通摄像机只有如1/60秒的快门速度和F2.0的 光圈的选择，然而一个主要目标后面的非常亮的背景或一个点光源是不可避免的，摄像机将取得所有近来光线的平均值并决定曝光的等级，这并不是一个好的方法， 因为当快门速度增加的时候，光圈会被关闭导致主要目标变得太
Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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幽长的小巷，在这样的一个有月的夜晚，有一个长长的影子一路延伸到尽头，闹事的喧嚣已经沉淀，晚风夹着遥远的芬芳与恒古。
清水慢泄如银盘，
秋风徐注夹尘芳
原创
2012-08-01 21:22:53
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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在弱光图像中进行人脸检测具有挑战性，因为照片数量有限，而且不可避免
原创
2022-10-10 13:47:45
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一 原理及函数说明简而言之：矩阵表达式为 dst = src1 * alpha + src2 * beta +
原创
2022-08-26 10:43:55
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# Java课程蓝光下载与解析
在数字化时代，各类课程资源日益丰富，Java课程也不例外。尤其是借助蓝光技术，课程内容的清晰度和存储效率有了很大的提升。本文将介绍如何使用Java程序处理蓝光下载的课程文件。同时，简单的代码示例帮助读者理解其核心概念。我们还会借助状态图来展示程序的状态变化。
## 蓝光下载概述
蓝光光盘是一种数字光盘存储格式，主要用来存储高清视频和数据。通过蓝光下载课程，用户
原创
2024-09-24 07:25:08
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简介 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV的官方网址为：https://opencv.org/， 其Gi
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2024-04-22 14:45:26
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直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
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2023-12-27 21:31:33
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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