求视频稳像的源代码

turtle122 2010-05-21 02:19:44

小弟毕设要用，跪求用C++写的视频稳像的源代码，能够处理一段较短的抖动视频，使其看起来较为稳定即可，邮箱hfjingxiao13@yahoo.com.cn。

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liutengfeigo 2010-05-21

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你还去百度吧。

liqian99 2010-05-21

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　没研究过抖动，看是不是可以用以下思路解决．
　　先确认视频每帧的图像格式．把每帧图像取出来．
　　视频是图像的组合,抖动是因为连续图像有位置的无序偏移吧，把第一帖图像定为坐标原点，
　　以后的顺序进行偏移操作．不知要不要对图像还有其它去噪等操作．
　　把偏移好的重新组合成图像．
　　下载个Directx9.0B SDK,里有每多视频原码．

turtle122 2010-05-21

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呼唤高人~~~

shaojieli 2010-05-21

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还有一个网站：
www.codeproject.com

shaojieli 2010-05-21

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到这个网站上来搜一下吧
www.sourceforge.net

Paradin 2010-05-21

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怀念一下

vstab是一个效果不错的运行在linux系统下的一个视频消抖工具，这里提供了该工具的源代码，可以在linux下编译运行。另外，还附带了简易使用说明书。

Part I 基础篇 OpenCV 开发基础. 1 第 1 章初识 OpenCV.. 3 1.1 OpenCV 初识 4 1.1.1 OpenCV 简介.. 4 1.1.2 OpenCV 组件及架构.. 5 1.1.3 OpenCV 资源.. 9 1.2 VS2012 安装OpenCV2.4.x .. 9 1.3 VS2013 安装OpenCV3.0 14 1.4 Sublime 下配置OpenCV. 16 1.5 小结 19 第2 章图像及视频基本操作. 20 2.1 图像初级操作 21 2.1.1 Mat 类 21 2.1.2 Mat 基本操作 23 2.1.3 Mat 类型转换 24 2.1.4 图像读取显示保存 24 2.1.5 图像存储. 26 2.2 图像几何变换 28 2.2.1 坐标映射. 28 2.2.2 平移 29 2.2.3 缩放 33 2.2.4 旋转 36 2.2.5 仿射变换. 40 2.3 视频操作.. 43 2.3.1 VideoCapture 类.. 43 2.3.2 视频写操作 45 2.3.3 视频质量评价.. 48 2.4 图像基础应用操作. 50 2.4.1 界面事件. 50 2.4.2 区域提取. 54 2.4.3 图像元素遍历——反色.. 58 2.4.4 单窗口显示多幅图像 63 2.4.5 图像颜色空间转换 66 2.4.6 图像批量读取——规则.. 69 2.4.7 图像批量读取——无规则. 70 2.5 小结 71 Part II 进阶篇图像处理技术.. 73 第 3 章进阶篇——图像灰度变换技术. 75 3.1 阈值化处理. 76 3.1.1 OTSU 阈值化 76 3.1.2 固定阈值化 79 3.1.3 自适应阈值化.. 81 3.1.4 双阈值化. 83 3.1.5 半阈值化. 84 3.2 直方图处理. 85 3.2.1 灰度直方图 85 3.2.2 H-S 直方图. 88 3.2.3 BGR 直方图.. 89 3.2.4 自定义直方图.. 91 3.2.5 灰度直方图均衡. 93 3.2.6 彩色直方图均衡. 94 3.2.7 直方图变换——查找 95 3.2.8 直方图变换——累计 97 3.2.9 直方图匹配 99 3.2.10 直方图对比.. 101 3.2.11 直方图的反向投影 105 3.3 距离变换 108 3.3.1 距离. 108 3.3.2 邻接性 109 3.3.3 区域..110 3.3.4 距离变换——扫描..110 3.3.5 距离变换——distanceTransform..113 3.4 Gamma 校正.115 3.5 其他常见的灰度变换技术117 3.5.1 线性变换117 3.5.2 对数变换119 3.5.3 对比度拉伸. 121 3.5.4 灰度级分层. 124 3.5.5 灰度比特平面 125 3.6 实例应用 128 3.6.1 最大熵阈值分割.. 128 3.6.2 投影峰谷查找 131 3.7 小结. 134 第4 章进阶篇——图像平滑技术.. 135 4.1 图像采样 136 4.1.1 最近邻插值. 136 4.1.2 双线性插值. 138 4.1.3 插值操作性能对比. 140 4.1.4 图像金字塔. 143 4.2 傅里叶变换.. 146 4.2.1 图像掩码操作 146 4.2.2 离散傅里叶. 149 4.2.3 图像卷积.. 151 4.3 图像噪声 153 4.3.1 椒盐噪声.. 153 4.3.2 高斯噪声.. 155 4.4 空间平滑 157 4.4.1 盒滤波 157 4.4.2 均值滤波.. 159 4.4.3 中值滤波.. 159 4.4.4 高斯滤波.. 161 4.4.5 双边滤波.. 163 4.5 实例应用 166 4.5.1 导向滤波.. 166 4.5.2 图像污点修复 169 4.5.3 旋转文本图像矫正. 172 4.6 小结. 178 第5 章进阶篇——边缘检测技术.. 179 5.1 边缘检测基础. 180 5.1.1 边缘检测概念 180 5.1.2 梯度算子.. 180 5.1.3 一阶微分算子 180 5.1.4 二阶微分算子 181 5.1.5 图像差分运算 182 5.1.6 非极大值抑制 184 5.2 基本边缘检测算子——Sobel 184 5.2.1 非极大值抑制Sobel 检测.. 185 5.2.2 图像直接卷积实现Sobel 186 5.2.3 图像卷积下非极大值抑制Sobel. 187 5.2.4 Sobel 库函数实现 190 5.3 基本边缘检测算子——Laplace 192 5.4 基本边缘检测算子——Roberts 194 5.5 基本边缘检测算子——Prewitt. 195 5.6 改进边缘检测算子——Canny .. 198 5.6.1 Canny 算子.. 198 5.6.2 Canny 原理及实现.. 198 5.6.3 Canny 库函数实现.. 203 5.7 改进边缘检测算子——Marr-Hildreth .. 204 5.8 几何检测 207 5.8.1 霍夫变换.. 207 5.8.2 线检测技术. 208 5.8.3 LSD 快速直线检测. 210 5.8.4 圆检测技术. 214 5.9 形状检测 215 5.9.1 轮廓检测.. 215 5.9.2 凸包检测.. 217 5.9.3 轮廓边界框. 221 5.9.4 轮廓矩 226 5.9.5 点多边形测试 229 5.10 角点检测. 232 5.10.1 moravec 角点 232 5.10.2 harris 角点. 235 5.10.3 Shi-Tomasi 角点. 238 5.11 实例应用. 240 5.11.1 颜色圆检测.. 240 5.11.2 车牌区域检测.. 243 5.12 小结 249 第6 章进阶篇——形态学技术. 250 6.1 腐蚀膨胀操作. 251 6.2 开闭运算操作. 253 6.3 形态学梯度.. 255 6.4 形态学Top-Hat.. 256 6.5 实例应用 257 6.5.1 形态学滤波角点提取. 257 6.5.2 车牌目标提取 260 6.6 小结. 263 Part III 高级篇图像应用技术. 265 第 7 章高级篇——图像分割技术.. 267 7.1 分水岭分割.. 268 7.1.1 分水岭的特征 268 7.1.2 实现分水岭分割.. 269 7.1.3 分水岭分割合并.. 270 7.2 FloodFill 分割. 273 7.3 均值漂移MeanShift 276 7.4 图割Grabcut 279 7.5 实例实例 282 7.5.1 奇异区域检测 282 7.5.2 肤色检测.. 285 7.6 小结. 288 第8 章高级篇——特征分析.. 289 8.1 尺度空间 290 8.1.1 尺度与旋转不变性. 290 8.1.2 特征点尺度变换.. 290 8.2 特征描述子.. 291 8.2.1 SIFT 特征. 292 8.2.2 SURF 特征.. 296 8.2.3 ORB 特征. 300 8.3 方向梯度直方图HOG 302 8.3.1 HOG 原理. 302 8.3.2 HOG 特征提取步骤 303 8.3.3 HOGDescriptor 特征描述类.. 304 8.3.4 HOG 特征描述实现 305 8.4 局部二值模式LBP.. 309 8.4.1 经典LBP.. 309 8.4.2 圆形LBP311 8.5 Haar 特征描述 314 8.5.1 Haar 原理. 314 8.5.2 Haar 特征提取 315 8.6 应用实例 317 8.6.1 最近邻特征点目标提取 317 8.6.2 最大极值稳定区域匹配MSER 320 8.6.3 字符特征提取 324 8.6.4 车牌字符SVM 训练.. 327 8.7 小结. 331 第 9 章高级篇——复杂视频处理技术.. 332 9.1 视频稳像技术. 333 9.2 图像拼接 338 9.2.1 拼接原理及过程.. 338 9.2.2 图像拼接实现 339 9.3 高动态范围图像HDR 342 9.3.1 HDR 合成技术.. 342 9.3.2 HDR 合成原理.. 342 9.3.3 OpenCV 实现. 343 9.4 背景建模 344 9.4.1 背景差分.. 345 9.4.2 混合高斯背景建模. 345 9.4.3 混合高斯背景建模实现 346 9.4.4 混合模型MOG2 成员参数设定. 348 9.4.5 KNN 模型背景建模实现. 349 9.4.6 GMG 模型背景建模实现 351 9.5 级联分类器——人脸检测.. 353 9.5.1 级联分类器. 353 9.5.2 CascadeClassifier 类 353 9.6 应用实例 355 9.6.1 运动目标提取 355 9.6.2 TLD 单目标跟踪.. 358 9.6.3 人眼检测与跟踪.. 361 9.7 小结. 365 附录A 366 1——代码清单.. 366 2——CMake 编译OpenCV3.1 源码. 372 3——OpenCV3.1 Extra 扩展库 375 参考文献.... 379

两轮平衡小车——稳如老狗，里面包含平衡小车的全部源代码和PID教程和PID调参教程，主控芯片为STM32F103C8T6，视频可以参考B站https://www.bilibili.com/video/BV16Y4y1v7Cr?spm_id_from=333.999.0.0

声明:该设计资料来源匿名科创，仅供学习参考，不可用于商业用途。微型六轴飞行器概述: 微型六轴飞行器整个飞机，不需任何外加模块，板载了高性能的NRF 2.4G、WIFI通信系统，仅仅一块主电路板，去掉了各种通信模块的插座，不仅使飞控更加美观，也增加了系统的稳定性，降低了飞机的重量。主控器芯片采用STM32F103，主频72M，具有丰富的外设接口。姿态芯片采用MPU6050，包含3轴陀螺仪和3轴加速度计。飞控设计精巧，只有巴掌大小，却可以完成各种特技飞行，具有良好的机动性能。并且飞行器配有电机保护座，可以很好的保护电机，多次炸机实验证明，保护座保护效果很好。微型六轴飞行器实物展示: 视频演示: 开发难度:微型六旋翼完全等于微型四旋翼，因为在飞控程序框架、传感器操作、滤波算法、姿态解算、PID算法等关键算法上，六轴和四轴是完全相同的，只有在最后的电机输出上，增加两路输出，相比四轴仅仅多出两个三角函数，所以说学习难度和四轴完全一样。六轴的硬件创新，相比四轴多了两个电机，使动力更加充沛，推重比更高，原来四轴很难接近10分钟的续航时间，小六轴直接突破11分钟（稳飞），使飞机拓展性更高、可玩性更高，更加适合学习开发。参数说明: 匿名科创地面站4.0飞控状态显示功能:可以通过3D模型、地平仪、各项参数通道值等方式，实时显示飞控的状态。微型六轴飞行器源码截图: PID源码讲解:https://www.anotc.com/Articles/Browse/1 对串级PID和单级PID的理解(基于匿名微型六轴):https://www.anotc.com/Articles/Browse/3 实物购买链接:https://item.taobao.com/item.htm?id=41786113827

使用芯片:MPU-6050（MPU-6050数据手册）供电电源:3-5v（内部低压差稳压）通信方式:标准IIC通信协议芯片内置16bit AD转换器,16位数据输出陀螺仪范围:±250 500 1000 2000 °/s 加速度范围:±2±4±8±16g MPU-6000（MPU-6000数据手册）为全球首例整合性6轴运动处理组件，相较于多组件方案，免除了组合陀螺仪与加速器时之轴间差的问题，减少了大量的包装空间。MPU-6000整合了3轴陀螺仪、3轴加速器，并含可藉由第二个I2C端口连接其他厂牌之加速器、磁力传感器、或其他传感器的数位运动处理(DMP: Digital Motion Processor)硬件加速引擎，由主要I2C端口以单一数据流的形式，向应用端输出完整的9轴融合演算技术 InvenSense的运动处理资料库，可处理运动感测的复杂数据，降低了运动处理运算对操作系统的负荷，并为应用开发提供架构化的API。 MPU-6000的角速度全格感测范围为±250、±500、±1000与±2000°/sec (dps)，可准确追緃快速与慢速动作，并且，用户可程式控制的加速器全格感测范围为±2g、±4g±8g与±16g。产品传输可透过最高至400kHz的I2C或最高达20MHz的SPI。 MPU-6000可在不同电压下工作，VDD供电电压介为2.5V±5%、3.0V±5%或3.3V±5%，逻辑接口VVDIO供电为1.8V± 5%。MPU-6000的包装尺寸4x4x0.9mm(QFN)，在业界是革命性的尺寸。其他的特征包含内建的温度感测器、包含在运作环境中仅有±1%变动的振荡器。应用运动感测游戏现实增强电子稳像 (EIS: Electronic Image Stabilization) 光学稳像(OIS: Optical Image Stabilization) 行人导航器 “零触控”手势用户接口姿势快捷方式认证市场智能型手机平板装置设备手持型游戏产品 3D遥控器可携式导航设备特征以数字输出6轴或9轴的旋转矩阵、四元数(quaternion)、欧拉角格式(Euler Angle forma)的融合演算数据。具有131 LSBs/°/sec 敏感度与全格感测范围为±250、±500、±1000与±2000°/sec 的3轴角速度感测器(陀螺仪)。可程式控制，且程式控制范围为±2g、±4g、±8g和±16g的3轴加速器。移除加速器与陀螺仪轴间敏感度，降低设定给予的影响与感测器的飘移。数字运动处理(DMP: Digital Motion Processing)引擎可减少复杂的融合演算数据、感测器同步化、姿势感应等的负荷。运动处理数据库支持Android、Linux与Windows 内建之运作时间偏差与磁力感测器校正演算技术，免除了客户须另外进行校正的需求。以数位输出的温度传感器以数位输入的同步引脚(Sync pin)支援视频电子影相稳定技术与GPS 可程式控制的中断(interrupt)支援姿势识别、摇摄、画面放大缩小、滚动、快速下降中断、high-G中断、零动作感应、触击感应、摇动感应功能。 VDD供电电压为2.5V±5%、3.0V±5%、3.3V±5%；VDDIO为1.8V± 5% 陀螺仪运作电流:5mA，陀螺仪待命电流:5A；加速器运作电流:350A，加速器省电模式电流: 20A@10Hz 高达400kHz快速模式的I2C，或最高至20MHz的SPI串行主机接口(serial host interface) 内建频率产生器在所有温度范围(full temperature range)仅有±1%频率变化。使用者亲自测试 10,000 g 碰撞容忍度为可携式产品量身订作的最小最薄包装 (4x4x0.9mm QFN)

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