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,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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MATLAB+VideoReader+二分法刚刚接触图像处理没多久,由于之前并没有学过C++,所以现在正在用MATLAB做仿真。 今天刚开始目标检测算法的分法,遇到了很多问题,今晚解决了一部分,记录一下心得。并将相关错误列举出来,避免小白再走弯路。遇到的问题(1)未定义函数或变量 ‘mmreader’。 (2)错误使用 VideoReader/read范围必须为 1x2 矢量形式的
1.二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.: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(以二为例,此处也可采用三、ViBe方法、高斯混合建模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
和运动背景两类。大多数视频监控系统是摄像头固定的,因此静态背景下运动目标检测算法受到广泛关注,常用的方法有、光流、背景减除法等。(l)分图像,然后对分图像二值化,在环境亮度变化不大的情况下,如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时,可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大,可以认为这是由于图像中运动物体引起的,将这些区域标记为前景像素,利用标记的像素区域可以确定运动目标
转载 2024-03-18 16:22:22
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覆盖各个领域的强大工具箱是MATLAB软件的核心,各种function、app、blcoks均包含在这些工具箱内。因此MATLAB/Simulink的学习,核心是对这些工具箱的学习。因此我们在学MATLAB的时候,可以以工具箱为单位进行学习。 而且,matlab在资源整合这块优势明显,从入门到精通较为快捷。基于进行视频目标检测处理。视频分割算法可以从时域和空域两个角度考虑。时域分割算法利用
转载 2024-03-20 12:27:24
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> 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
PS:今天上午,非常郁闷,有很多简略基础的问题搞得我有些迷茫,哎,代码几天不写就忘
转载 2013-04-29 14:04:00
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1 简介基于视觉的人体动作识别( human action recognition,HAR) 是在一个视频序列中检测和分析人体的行为/动作,近些年,HAR 已经成为计算机视觉中一个重要的研究方向,HAR 的应用十分广泛,如监控、辅助健康保健、机器人和恐怖活动预警, 因此,这类研究具有很高的应用价值和现实意义。​2 部分代码clear all clcglobal Bili;A=[];B=imrea
原创 2021-11-11 21:03:09
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目录一、二、代码2.1 二2.2 三三、总结一、        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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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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一、1.概念:        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
## Python: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——(Frame Difference),并使用Python实现一个简单的实时视频目标检测程序。 ### 原理 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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相邻:称图像序列分法 # 间  ! 当监控场景中出现异常物体运运时"之间会出现较为明显的差度化处理...
原创 2022-11-10 10:21:14
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# 深入理解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。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。 ## 概述 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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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 ?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器      
原创 2023-04-12 21:04:24
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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
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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1 简介针对视频监视的复杂背景,提出了一种基于分法和不变矩特征的运动目标检测与识别方法。在运动目标检测算法中,首先对定义的象素区域进行数据分析,然后通过间的数据差异产生运动信号,捕捉到场景中的运动目标。在目标识别方法中,首先提取运动目标区域的小变矩特征,并对其矢量进行标准化,然后利用遗传小波神经网络作为模式识别器,实现运动目标的自动识别。为验证本文方法及网络模型的泛化能力,在Matlab
原创 2021-12-21 20:49:23
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在这里,我们讨论一下“Android OpenCV ”的基本理念。是一种常用于视频监控和图像处理的技术,它通过计算连续之间的差异来识别运动物体。这种方法在安防监控、智能交通和行为分析等领域都有广泛的应用。 ### 背景定位 在实际应用中,的适用场景可以分为几类: - **安防监控**:监控摄像头对特定区域的实时监控,检测可疑活动。 - **智能交通**:实时检测道路上车辆
原创 6月前
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# 三:图像处理中的运动检测 在现代计算机视觉领域,运动检测是一项重要的技术应用,广泛用于监控、自动驾驶、智能家居等场景。三是一种简单而有效的运动检测方式。本文将介绍什么是三以及如何使用Python实现这一算法。 ## 三简介 三的基本思路是通过比较连续三图像之间的差异,来判断画面中是否有移动物体。具体步骤如下: 1. **获取连续的三图像**。 2. *
原创 2024-10-10 03:22:11
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