我根据opencv的camshift demo改写了一下,分成几个头文件源文件,程序跟踪不了,能帮忙看看哪里出错了吗

u010947001 2015-05-06 10:15:52
main.cpp
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
#include "track_utils.h"
#include "camshift.h"


using namespace cv;
using namespace std;


//Global variables
Rect box;
bool drawing_box = false;
bool gotBB = false;
bool isfirst = true;

//draw box
void mouseHandler(int event, int x, int y, int flags, void *param){
switch (event){
case CV_EVENT_MOUSEMOVE:
if (drawing_box){
box.width = x - box.x;
box.height = y - box.y;
}
break;
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
drawing_box = true;
box = cv::Rect(x, y, 0, 0);
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
drawing_box = false;
if (box.width < 0){
box.x += box.width;
box.width *= -1;
}
if (box.height < 0){
box.y += box.height;
box.height *= -1;
}
gotBB = true;
break;
}
}




int main() {

VideoCapture capture;
capture.open(0);
// check if video successfully opened
if (!capture.isOpened()) {
cout << "couldn't open video file" << endl;
return 1;
}



Mat frame, processFrame, hsv, hue, hist, mask;
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;
RotatedRect trackbox;
camshift camTracker;


namedWindow("tracking");
createTrackbar("Vmin", "tracking", &vmin, 256, 0);//createTrackbar函数的功能是在对应的窗口创建滑动条,滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值,最大为256
createTrackbar("Vmax", "tracking", &vmax, 256, 0);//最后一个参数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数
createTrackbar("Smin", "tracking", &smin, 256, 0);//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30

setMouseCallback("tracking", mouseHandler, NULL); //call mouse


capture >> frame;

while (!gotBB)
{

imshow("tracking", frame);

if (waitKey(30) == 'q')
return 1;
}
setMouseCallback("tracking", NULL, NULL);

while (true)
{
if (frame.empty())
return -1;
frame.copyTo(processFrame);
cvtColor(processFrame, hsv, CV_BGR2HSV);

inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(vmin, vmax)),
Scalar(180, 256, MAX(vmin, vmax)), mask);
int ch[] = { 0, 0 };
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中,0索引数组
if (isfirst) {

hist = camTracker.getHistogram(hue, mask, box);
isfirst = false;
}
capture >> frame;





trackbox = camTracker.process(hue, hist, mask, box);
// draw ellipse

drawBox(processFrame, trackbox);

imshow("tracking", processFrame);


if (waitKey(30) >= 0)
break;
}

waitKey();



return 0;
}


camshift.h
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;

class camshift{

private:


int hsize = 16;
float hranges[2];//hranges在后面的计算直方图函数中要用到
const float* phranges = hranges;
Mat backproj;

public:


camshift(){

hranges[0] = 0.0;
hranges[1] = 180.0;

};

Mat getHistogram(Mat &hue, Mat &mask, Rect selection);
RotatedRect process(Mat &hue, Mat &hist, Mat &mask, Rect selection);

};


camshift.cpp
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/video/tracking.hpp>
#include "camshift.h"
#include <iostream>


using namespace cv;
using namespace std;



Mat camshift::getHistogram(Mat &hue, Mat &mask, Rect selection) {

Mat hist;
Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);
calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中,hsize为每一维直方图的大小
normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化,都归一化到0~255
return hist;
}


RotatedRect camshift::process(Mat &hue, Mat &hist, Mat &mask, Rect selection) {

RotatedRect trackbox;
calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影,计算hue图像0通道直方图hist的反向投影,并让入backproj中
backproj &= mask;
trackbox = CamShift(backproj, selection, TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1));
return trackbox;
}



track_utils.h
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#pragma once

void drawBox(cv::Mat& image, cv::RotatedRect box, cv::Scalar color = cv::Scalar(0, 0, 255), int thick = 3, int line_type = CV_AA);



track_utils.cpp
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include "track_utils.h"

using namespace cv;


void drawBox(Mat& image, RotatedRect box, Scalar color, int thick, int line_type){
//rectangle(image, Point(box.x, box.y), Point(box.x + box.width, box.y + box.height), color, thick);
ellipse(image, box, color, thick, line_type);//跟踪的时候以椭圆为代表目标
}


camshift demo地址:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 BP神经网络轴承故障诊断系统是一种基于人工神经网络技术的智能诊断工具,专门用于识别和分析机械设备中轴承的故障情况。该系统的核心是BP神经网络(即反向传播神经网络),它能够模拟人脑的工作方式,通过学习和训练来处理复杂的非线性问题,从而对轴承的健康状态进行精准评估。 BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收来自传感器的信号,如振动数据或声音频率,这些信号反映了轴承的运行状态。隐藏层负责对输入数据进行特征提取和转换,将原始信号转化为更具价值的信息。输出层则输出最终的诊断结果,例如轴承是否正常、轻微磨损或严重损坏等。 在诊断过程中,数据预处理是至关重要的步骤。原始的振动或声学数据通常含有噪声,且不同传感器的数据可能缺乏可比性。因此,需要对这些数据进行滤波、归一化等处理,以提高数据质量。预处理后的数据随后被输入到BP神经网络中。在训练阶段,网络通过反向传播算法调整权重和阈值,使预测结果尽可能接近实际故障类型。这一过程利用了梯度下降法,通过计算误差梯度来更新网络参数,以最小化损失函数(通常是均方误差,用于衡量预测值与真实值之间的差异)。 BP神经网络的性能受到多种因素的影响,包括网络结构(如隐藏层的数量和每层的神经元数量)、学习率以及训练迭代次数等。优化这些参数对于提升诊断精度和速度至关重要。此外,为了验证和提升模型的泛化能力,通常采用交叉验证方法,将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于训练网络,验证集用于调整网络参数,测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。 总体而言,BP神经网络轴承故障诊断系统凭借其强大的学习和泛化能力,通过对机械设备振动和噪声数据的分析,能够实现对轴承故障的精确识别。该系统有助于提前发现设备故障隐患,减少停机时间,提高生产效率,对工业领域

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