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摄像头 图像识别 图像分析算法
fjmlt
2017-03-23 07:24:36
大佬们,怎么才能通过摄像头获取到图像,经过图像识别 某一物体A 能不能通过参照某点B或者某一参照物C进行 算法运算 获得物体A的坐标 并将坐标导出???????????
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摄像头 图像识别 图像分析算法
大佬们,怎么才能通过摄像头获取到图像,经过图像识别 某一物体A 能不能通过参照某点B或者某一参照物C进行 算法运算 获得物体A的坐标 并将坐标导出???????????
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hongss
2021-01-13
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获取图像,不同的摄像头有不同的SDK,可以根据厂商提供的SDK来提取图像。 摄像头还分逐行和逐帧的 逐行的,可以取一部分图像回来,逐帧的就只能把一整幅图像取回来了 至于图像识别,就看要什么样的识别方式,再写适合的算法实现了
xrbaa
2021-01-13
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引用 2 楼 extcsdn 的回复:
学习下OpenCV先
就是
jiangzs188136923
2020-12-30
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直接买第三方做好的算法,能自己完美实现的,都不会给你。
It-is-me!
2020-12-07
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学习OpenCV,Helcon,....
lyhoo163
2017-05-02
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OpenCV支持C++
Rex_love_Burger
2017-05-02
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学习下OpenCV先
hongss
2017-03-24
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跟通过采集板卡采集数据一样,通过摄像头的驱动、开发接口等等获取图像
基于
图像
分析
的
摄像头
识别条形码的
算法
随着科技的发展和进步,信息采集无处不在,人们对信息采集的成本也要求越来越低,
摄像头
采集条码是目前采集条码的一种趋势,它由于低成本和携带方便的特点开始受到人们关注,本文介绍了
摄像头
和PC机相连采集条码的
算法
,为
摄像头
识别条码提供了雏形。
基于USB
摄像头
的数字
图像
检测技术研究
摘要:
图像
测量技术是近年来在测量领域中形成的新的测量技术,具有广阔的发展前景和潜力。从推广和拓展该项技术的角度出发,针对目前由于
图像
传感器价格较高,
图像
处理
算法
复杂,在常规检测领域应用相对较少等情况,在传感器与检测技术课程群平台的基础上,本课题研究了采用普通USB
摄像头
,构建适合于科学研究、工程测量以及教学实验使用的
图像
检测技术平台等方面的技术,并进行了二维振动的实时
图像
检测等方面的探索。本课题设计了以基于USB协议的普通数字
摄像头
为
图像
传感器,以PC机为上位机的性价比较高的,适合实验推广使用的
图像
检测系统的硬件方案,并利用基于VFW的视频捕捉技术,建立了基于普通USB接口的数字
摄像头
的
图像
检测平台。根据本系统的特点,本文
分析
研究了摄像机标定方法,实现了本系统摄像机标定和畸变校正等工作,建立空间物体的实际位置与
图像
上点的对应关系。
图像
处理技术是本系统的重点。文中
分析
了目前常用的
图像
处理
算法
,根据本课题的需要、设计使用了有针对性的处理
算法
。采用改进了流程的中值滤波方法提高了
图像
预处理的效率和实时性。采用基于颜色的阈值分割技术,实现彩色
图像
的分割,降低了对系统测量环境(如光照条件等)的要求,提高了系统的适应性。为进一步提高系统的效率,增强系统的实时性,提出了一种新的具有普遍意义的颜色色度的处理
算法
。根据系统的特点,采用卡尔曼滤波的方法,在
图像
上预测目标的位置,从而可以在
图像
中有目的性的搜索目标,大大降低了数据处理量,提高了系统的实时性,效果比较明显。本课题以二维振动物体为具体研究对象,利用本课题研究的数字
图像
检测平台,研究了低频小振幅的二维振动的
图像
测量方法。实验证明,本文设计的基于普通USB
摄像头
的数字
图像
检测平台结构简洁,性价比较高,对于拓展
图像
检测技术在常规领域的应用具有一定的意义
FFmpeg之55:Android+Libx264
摄像头
麦克风直播推流
FFmpeg系列之55:Android+Libx264+AAC
摄像头
麦克风直播推流我将带领大家来系统学习Android的直播推流知识,包括但不限于:Android读取
摄像头
边预览边存储YUV、Android实现Libx264及编码案例实战、Nginx+RTMP直播服务器的搭建 、ffmpeg推流 、Android
摄像头
麦克风并直播推流案例实战、RTMP协议及librtmp开源库详解 。 --------------------------------------------------------作为音视频开发小白,需要从最基本的图片和PCM开始,循序渐进,逐步到后期的编解码、软编硬编、视频特效、直播应用等。大家在学习过程中需要多动手,多思考,建议先系统的看一遍视频,然后第二遍跟着一起练习,然后再总结
分析
提升。
视频
图像
动态识别
算法
java源码
视频
图像
动态识别java源码
分析
视频/
摄像头
的图形动态变化 可用于JAVA监控项目开发
vc++数字
图像
识别
技术经典案例 光盘源码
第1章 数字
图像
与
图像
处理 1 1.1 数字
图像
相关概念 1 1.1.1 数字
图像
1 1.1.2
图像
处理 2 1.1.3
图像
识别
2 1.1.4
图像
理解 3 1.2
图像
的获取、显示与表示 3 1.2.1
图像
的获取 3 1.2.2
图像
显示 4 1.2.3
图像
表示 4 1.3 数字
图像
处理系统的基本组成结构 9 第2章 相关的
图像
处理技术 10 2.1
图像
分割技术 10 2.1.1 阈值与
图像
分割 10 2.1.2 梯度与
图像
分割 11 2.1.3 边界提取与轮廓跟踪 11 2.1.4 Hough变换 12 2.1.5 区域增长 12 2.2
图像
复原 12 2.2.1 数学模型 12 2.2.2 维纳滤波(Wiener Filtering) 13 2.3
图像
的纹理
分析
技术 13 2.3.1 空间灰度层共现矩阵 14 2.3.2 纹理能量测量 16 2.3.3 纹理的结构
分析
方法和纹理梯度 18 2.3.4 纹理识别示例——云类自动识别 19 2.4
图像
的形态学处理技术 20 2.4.1 基本概念 21 2.4.2 开运算和闭运算 22 2.4.3 击中、击不中、变换 (HMT-Hit Miss Transform) 23 2.4.4 边界和骨架(Boundary and Skeleton) 23 第 3章 指纹识别系统(上) 24 3.1 指纹识别的历史 24 3.2 指纹识别研究的现状 24 3.3 指纹识别系统的构成 25 3.3.1 指纹的录入 26 3.3.2 指纹
图像
增强 28 3.3.3 指纹识别的基本原理 29 3.3.4 系统问题 30 3.3.5 系统性能评估 31 3.3.6 一套指纹识别
算法
库的构成 32 3.4 指纹的粗分类与匹配 89 3.5 基于Matlab的指纹识别系统 92 3.5.1 主界面程序 93 3.5.2 指纹中心计算程序 115 3.5.3 计算有效区域 117 3.5.4 二维Gabor变换 118 3.5.5 归一化扇区 119 3.5.6 读取
图像
120 3.5.7 旋转角度计算 121 第4章 指纹识别系统(下) 123 4.1 指纹
图像
的预处理 123 4.1.1 预处理概述 123 4.1.2 指纹质量评估 124 4.1.3 指纹
图像
分割 129 4.1.4 指纹
图像
增强 134 4.1.5 指纹
图像
二值化 135 4.1.6 指纹
图像
细化 136 4.1.7 相关预处理
算法
代码 139 4.2 指纹特征提取 177 4.2.1 指纹特征的表述 177 4.2.2 局部细节特征提取 180 4.2.3 特征提取
算法
代码 186 4.3 基于点模式的细节匹配 194 4.4 指纹识别的实际应用案例 204 4.4.1 指纹门禁系统 204 4.4.2 指纹考勤系统 205 4.5 指纹处理
算法
库测试程序 206 4.6 本章小结 218 第5章 数字水印技术 219 5.1 基本概念 219 5.1.1 水印技术的基本要求 219 5.1.2 数字水印
算法
基本思路 219 5.1.3 一些关键问题 220 5.2 水印应用现状
分析
220 5.2.1 现有水印
算法
不适应版权保护 220 5.2.2 盲检测
算法
222 5.2.3 盲检测
算法
的公证 222 5.2.4 数字水印系统的一般组成 223 5.3 基于DCT域的数字水印方案 223 5.3.1 离散余弦变换 223 5.3.2 Torus自同构映射 224 5.3.3 人眼视觉频率响应及DCT变换系数的选取 224 5.3.4 水印
算法
226 5.4 基于扩频通信的水印
算法
228 5.4.1 扩频通信原理 228 5.4.2 扩频通信在数字水印中的利用 229 5.4.3 加载强度的讨论 233 5.4.4 水印加载
算法
的实现 237 5.5 一个基于DCT域的实例 240 5.5.1 一些
算法
代码 240 5.5.2 加载水印 271 5.5.3 提取水印 275 5.5.4 水印
算法
评价 281 5.6 本章小结 294 第6章 条形码技术 295 6.1 常用的条码编码规则 295 6.1.1 条码的一般组成 295 6.1.2 条码的种类 296 6.1.3 EAN-13码的构造 296 6.2 一个简单的条形码打印系统 298 6.3 一维条形码的识别 312 6.3.1 硬件识别系统 312 6.3.2 预处理过程 312 6.3.3 译码过程 314 6.4 一维条形码识别系统实例 315 6.4.1 DIB.H位图存取头文件 316 6.4.2 DIB.CPP位图存取源程序 317 6.4.3 BARRECOG.H条码识别头文件 322 6.4.4 BARRECOG.CPP条码识别源程序 323 6.5 二维条形码介绍 337 6.5.1 PDF417符号的结构 338 6.5.2 簇及符号字符定义 338 6.5.3 层编码 339 6.5.4 模式结构 339 6.5.5 起始符和终止符 340 6.5.6 空白区 340 6.5.7 错误监测与纠正 340 6.6 二维条形码打印程序 340 6.6.1 PDF417LIB.H二维条形码库头文件 340 6.6.2 PDF417LIBIMP.H数据定义 342 6.6.3 PDF417LIB.C函数实现文件 353 6.6.4 PDF417.C主程序 377 6.7 本章小结 378 第7章 手势识别系统 379 7.1 立体测量 379 7.1.1 立体匹配法 379 7.1.2 立体视觉的原理 379 7.1.3 用立体视觉进行距离测量 381 7.2 用一台
摄像头
进行距离测量 382 7.2.1
摄像头
正对前方 382 7.2.2
摄像头
倾斜 383 7.2.3 一台
摄像头
测量距离 385 7.3 假想演奏系统的构成 387 7.3.1 系统概述 387 7.3.2 肤色提取 388 7.3.3 右手位置检测 390 7.3.4 摄像机的距离测量 391 7.3.5 音阶范围与音量范围 391 7.3.6 声音的表现方法 392 7.3.7 系统整体构成 393 7.4 程序代码 393 7.5 本章小结 432 第8章 印鉴鉴定系统 433 8.1 伪印鉴的制作及人工防伪技术 433 8.1.1 常用伪造印鉴的方法及其特征 433 8.1.2 真假印鉴印文的检验 435 8.2 印鉴
图像
的分离 435 8.2.1 封闭凸多边形
图像
提取的
算法
提出 436 8.2.2 封闭凸多边形
图像
的提取方法——种子扩散浮置实体
算法
436 8.3 基于矩不变量的印鉴识别 439 8.4 基于Fourier描述符的印鉴识别方法 441 8.4.1 提取字符包络线 441 8.4.2 字符包络线的Fourier描述 442 8.5 基于边缘和模板匹配的印鉴识别 443 8.6 部分
算法
代码 446 8.6.1 背景去除(利用颜色) 446 8.6.2 基于矩不变量的代码 450 8.7 本章小结 455 第9章 光学字符识别技术(上) 456 9.1 概述 456 9.1.1 文字识别系统的构成 456 9.1.2 文字识别技术 457 9.1.3 印刷体汉字识别 459 9.1.4 存在的问题 461 9.2 预处理技术 461 9.2.1 二值化 462 9.2.2 版面
分析
463 9.2.3 倾斜度校正 464 9.2.4 版面切分 467 9.2.5 行、字分割 467 9.2.6 细化和规范化 469 9.2.7 预处理
算法
源代码示例 470 9.3 特征提取 537 9.3.1 概述 538 9.3.2 边缘跟踪 538 9.3.3 笔画的分类 540 9.3.4 笔画识别前的噪声处理 541 9.3.5 笔画方向码合并处理及笔画识别 542 9.3.6 笔画间特征量的定义及识别 543 9.3.7 整字匹配的距离准则 544 9.3.8 一些统计特征 545 第10章 光学字符识别技术(下) 549 10.1 分类与识别 549 10.1.1 判别器的选择 549 10.1.2 决策树的基本概念 550 10.1.3 决策树设计 552 10.1.4 节点分类器设计 555 10.1.5 多方案组合识别器 558 10.1.6 代码示例 560 10.2 后处理 623 10.3 OCR程序示例 639 10.4 本章小结 640
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