在前面的章节中，我们已经可以让我们的虚拟物体放置在合适的位置了，代码也可以很好的工作，并且也对部分ARCore技术进行了比较深入的探讨，实事上到此我们反倒更愿意再深入一步，了解ARCore实现的技术细节以便我们更好的利用它来为我们服务。前面我们也讲过，ARCore最主要的三大功能：运动跟踪、 环境理解、光估计。那我们就从运动跟踪开始来深入的探究一下ARCore的技术细节。在本章中，我们将深入了
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2024-09-05 10:08:40
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楼主读研阶段研究图像处理，想用C#实现PTAM/PTAMM算法并用UNITY创建相关应用。对于PTAM（Parallel Tracking and Mapping）算法，使用了大量的第三方库，实现语言是C/C++。之所以选择C#，是因为楼主想要使用Unity将PTAM算法用于AR系统。那么问题来了，C/C++处理图像使用Open CV，C#就只能使用Open CV的兄弟Emgu CV了，Emgu
射线检测Raycast射线检测是一种常用的技术，用于检测游戏中的碰撞、交互等情况。Unity提供了几种不同的射线检测方法，包括射线检测、球形射线检测和盒形射线检测。一、发射一条射线向屏幕中某处发射一条射线，体现在3D游戏空间中，即从视角摄像机开始向着空间中指定的某处发射一条射线1.射线的定义Ray()是一个用于创建射线的构造函数。它有两个参数：origin（起点）：射线的起始点坐标。directi
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2024-07-28 15:04:05
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OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示
一：概述
OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。当前比较流行基于卷积神经网络/深度学习的对象检测方法主要有以下三种：
Faster R-CNNs
You Only
这篇其实是前文 CUDA版Grabcut的实现 的后续，和上文一样，先放视频。 在上文用CUDA实现opencv下的grabcut后，当时问题主要是最后需要mincut需要上千次push-relabel才能得到满意结果，后改为种子点方式，不到100次就可以得到满意结果，但是种子点需要自己来画，不是很方便，因此，引入深度神经网络先用单桢计算种子点，然后根据这些确认的种子点来计算GMM，如视频这
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2024-08-27 18:03:40
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就在不久前，Google 人工智能实验室宣布，他们在「实时手部跟踪」方面取得了新的进展，并将这项新技术运用在了 MediaPipe 中，这也是 AI 计算机视觉任务的一大突破。这一技术不光可以在手机上实现实时捕捉性能，甚至可以同时对多个手的动作进行跟踪。目前，Google 已经将该项目开源，并且发布了相关博客介绍了这项技术。概述能够对手的形状和运动轨迹进行感知是改善用户在不同的技术领域和平台上的体
原创
2022-08-12 17:26:52
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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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3int add_range(int low, int high)
4{
5int i, sum;
6for (i = low; i <= high; i++)
7sum = sum + i;
8return sum;
9}
10现在退出gdb的环境：(gdb) quit我们做一个实验，把源代码改名或移到别处再用gdb调试，这样就列不出源代码了：$ mv main.c mian.c$ g
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2024-08-05 07:11:56
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Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取我的Kinect开发平台是：Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现目标：通过微软的SDK提取骨
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2024-05-11 16:30:53
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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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1. CamShift思想 Camshift全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即连续自适应的MeanShift算法，是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并
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2024-05-09 16:11:21
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在前面的报告中我们实现了用SURF算法计算目标在移动摄像机拍摄到的视频中的位置。由于摄像机本身像素的限制，加之算法处理时间会随着图像质量的提高而提高，实际实验发现在背景复杂的情况下，结果偏差可能会很大。本次改进是预备在原先检测到的特征点上加上某种限制条件，以提高准确率。问题：如何判定检测到的特征点是否是我们需要的点（也就是目标区域上的点）？可行方案：用形态学找出目标的大致区域，然后对特征点判定。特
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2024-03-01 15:21:48
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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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前言：最近在看跟踪算法，看了下比较久远的meanshift、Lk光流算法等，感觉效果和速度都不是很满意。直到我看了KCF跟踪算法，这个算法速度快，效果好，具有很强的鲁棒性，思路清晰。此外作者在主页上给出了matlab和c的代码，可以更好的理解算法。本来我打算叙述一下算法的原理，但是因为网上已经有了很好的博客对KCF进行了详细的介绍，对论文原理进行了推导，所以我打算从另一个方面去看算法——从代码上看
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2024-08-09 17:41:19
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一、简介 本文章的起源是本人在做一个项目，用摄像头识别笔，根据笔的运动，绘制出其轨迹。主要应用到的方法，有运动物体识别、运动物体检测，以及绘制运动物体的运动轨迹。1、 运动物体的识别方法很多，主要就是要提取相关物体的特征，主要分为： &
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2023-12-22 14:39:30
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python OpenCV特定颜色线条提取与定位OpenCV轮廓文档OpenCV形态变换文档OpenCV平滑图像文档问题 根据图片中红色标签的指示，取得箭头前方小范围区域的图像信息思路与优化： 1.图片转HSV格式，应用高斯模糊，去除部分噪音 2.给出HSV颜色范围，通过inRange()，去除非目标颜色(目标颜色保留，其他均置0，黑色)，得到mask 3.对mask进行二值化操作得到二值
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2024-04-19 16:01:52
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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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meanshift原理： meanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。 在op
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2023-12-05 22:01:26
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本文将展示如何使用 OpenCV 中的一些基本功能来执行复杂的对象跟踪任务OpenCV 是一个很好的处理图像和视
原创
2024-08-07 15:13:11
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