基于OpenCv的人数统计 [问题点数:40分]

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密集人流估计之密度图的生成
密度图表示经过两个步骤:人群图像标注表示,人群图像标注转换为人群密度图(这里的描述语言是自己编的,为了更易于理解) 1.人群图像标注表示 如图1所示,19*19大小方格表示人群图像(绿色外层方格表示坐标),该图像包含3个人,以左上角为坐标原点,坐标(3, 6), (12, 9), (17, 15)表示标注的人头中心点位置(在图1中表示为方格对应坐标的值为1) ...
opencv实现视频里人数统计
基于图像的<em>人数</em><em>统计</em>属于模式识别问题,可应用于安防领域。传统的方法包括:1)视频捕获;2)目标提取(背景建模、前景分析)——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等;3)目标识别(模式识别、特征点分析),如人脸识别,头肩部识别等,OpenCV里可以使用Hear特征、级联分类器来进行特征检测;4)目标跟踪——基本方法有直方图特征匹配和运动目标连续性匹配,opencv里可以使用CamShift算法直接对
(转)使用OpenCV和Dlib进行人头姿态估计
【时间】2019.03.10 【题目】使用OpenCV和Dlib进行人头姿态估计 1、使用OpenCV和Dlib进行人头姿态估计
opencv 通过摄像头捕捉头部
code: #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; void d
OpenCV:人脸检测和行人检测
1.人脸识别程序: [cpp] view plaincopyprint? #include "cv.h"   #include "highgui.h"      #include    #include    #include    #include    #include    #include    #include    #in
使用OpenCV和Dlib进行人头姿态估计
原文地址:http://www.learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/        效果图: 在本教程中我们将学习如何估计人类的姿势使用OpenCV和Dlib照片。 在进行本教程之前,我想指出这个帖子属于我在面部处理中编写的一个系列。下面的一些文章有助于理解这篇文章,而其他文章补充了这一点。 1.脸部特征...
使用OpenCV人头检测
一个应用于公交、汽车、车站商场的人头检测程序,检测出人头进出数量。 输入一幅图片,通过计算指定入口区域的HIST结果,判断是否有人进入。可同时检测2人进入或出去。 一种基于随机Hough变换(RHT)
opencv跟踪检测及人数统计
opencv实现的跟踪检测及<em>人数</em><em>统计</em>,对进行相关研究的人员有一定的参考价值。
视频人数统计(opencv)
步骤: 1.视频图像灰度化img 2,选取第一帧图像first_img,视频每帧和第一帧相减,得到src 3,对src图片进行 阈值,滤波处理 4,查找处理好图片的边界findContours; 5,对边界区域进行<em>统计</em>,满足条件的进行计数代码实 现:using namespace std; using namespace cv; int main(){ Mat img, src,
人头检测
Human head detection We use adaptive threshold selection and region segmentation to segment the moving target region. Then human head is detected and localized in each moving target region using Houg
基于卷积的密度统计(一)密度图的生成
<em>人数</em><em>统计</em>中,关于密度图的生成方式。
opencv人头检测分类器
利用opencv自己训练的人头检测分类器,精度比起神经网络模型低,介意的同学不要下载,直接上神经网络。C++,py均可使用。
在自建的数据集上训练yolov3准备(五):将密集人头检测数据集brainwash标注转换成yolo标注,并用yolo_mark验证(附python脚本)
前言 项目中要用到人头的数据集,而在以前文章中的open image数据集中的人头大多没有俯拍图片,不太适合我的应用场景。一次偶然的机会,在guthubaditya-vora/FCHD-Fully-Convolutional-Head-Detector中发现了brainwash数据集。它的标注文件格式与yolo标注格式有很大的不同,本文旨在实现两者的转换。 准备 pyth...
OpenCV---如何统计图像的像素分布值个数(6)
代码如下: import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def statistics(): src = cv.imread(&quot;D:/matplotlib/0.jpg&quot;) cv.imshow(&quot;q&quot;,src) h,w,ch = np.shape(src) gray = cv....
利用opencv作透明重叠人群密度热度图
本文转载于博客园《利用opencv作透明重叠人群密度热度图》 感谢原文作者的分享在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果。比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作。 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面
基于图像的人数统计方法
基于图像的<em>人数</em><em>统计</em>方法大致分为3类: 1、基于个体<em>统计</em>的方法。 2、基于<em>统计</em>特征 3、基于卷积神经网络的特征
人头检测代码示例:SVM+HOG
网上关于HOG的理解以及结合SVM做检测的源码很多,这里我结合自己的理解对他们做一个综述和总结。
关于基于随机hough变换人头检测
我最近在做黄鑫大侠的论文《基于随机hough变换人头检测》项目,我按照上面的算法一步步实现,中值化,二值化取反,canny算法,三点共线检测,RHT圆检测。但是最终结果很不理想!希望高手指点迷津。。。
【OpenCV】HOG特征检测
HOG特征算法请参考:【目标检测】HOG特征学习记录。 OpenCV的HOGDescriptor在objdetect.hpp中声明。 HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture=...
基于人头检测的人流量监测
源自:http://blog.csdn.net/soulusst/article/details/9305445 最近在做基于Meanshift的人脸跟踪,效果一般。标准算法选择Hue分量作为特征,为了提高对背景的鲁棒性,有人提出了结合梯度、LBP等特征的多特征空间。但是直方图维数太少,而且丢失空间信息,使得特征分类价值退化严重。经测试,对于背景颜色与肤色类似(黄色)的情况,跟踪失效。因此看
基于检测和多目标跟踪的客流统计功能小结
项目要求 利用安防相机俯拍的视频流,对画面中的人进行计算计数,要求双向计数。典型场景:电信营业厅。 毕竟是公司项目,在此做简要概述。 方案简述 利用opencv取rtsp流,利用深度学习目标检测算法行人检测,利用多目标跟踪算法对行人跟踪。 从界面在大门上画两条折线,折线端点传给算法。依次通过两条线则增加一次计数。由于画了两条线,可以做双向计数。 算法约定最多支持4个通道,也就是支持在界...
人头数据标注
CY 说标注出来的是困难样本,不参与训练的样本。 这样的话参与训练的样本本身都是高质量的样本。 其实只要标记出来就没有问题。 第二次标注的数据的效果比第一次标注的大model 精度还低了1个点,原因是什么? 说实话 第二次标注的数据明显比第一次标注的彻底。 标注的彻底的意思 基本上每张图片里面人头都有标注。 CY 说ZX 的code 里面有个错误,现在能到80% 早前是78%  AC
人头检测训练样本库
做人头检测使用的人头样本库,jpg格式,五千多张
人群计数--Mixture of Counting CNNs
Mixture of Counting CNNs: Adaptive Integration of CNNs Specialized to Specific Appearance for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1703.09393本文是人群计数的,不是人群密度估计。所以网络结构比较比较简单。这里主要的思路是针对不同场景的 scale and c
浅谈人头检测
做<em>人数</em><em>统计</em>时,很自然地想到通过检测人头来计数。研究人头检测我主要是从两方面着手。(一)传统方法(1)opencv haar+adaboost 训练,经实测虽可检测,但鲁棒性不够好。(2)opencv hog+svm训练,最终测试也是鲁棒性不够好。以上两种方法都受制于样本数量问题,如果样本数量足够多,效果也自然会好点。(二)深度学习方法目前目标检测的主流方法是cnn,我选择的是caffe ssd框架...
由MTCNN关键点估计人头姿态
一、前言      本篇主要记录由mtcnn检测得的关键点作人头姿态估计,思路较为简单,mtcnn是一种可以检测输出5个关键点的人脸检测算法,分别是左眼,右眼,鼻尖,嘴的左角和嘴的右角。当获得图像中人脸的5个2D关键点,再由Opencv中POSIT的姿态估计算法将5个世界坐标系的模板3D关键点通过旋转、平移等变换投射至这5个2D关键点,进而估计得变换参数,最后求得2D平面中的人头的姿态参数,分别为...
人群分析、人群计数 开源代码文献及数据库
本文转载自:https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/78190335人群密度估计 利用未标记数据辅助训练网络 Leveraging Unlabeled Data for Crowd Counting by Learning to Rank CVPR2018 https://github.com/xialeiliu/CrowdCountin...
人头检测样本
人头检测所需要的训练样本,包含14000张负样本,8000张训练正样本和2000张测试正样本。包含正面、侧面和背面的人头图像,不包含俯视的人头图像。
人群计数最全代码、数据、论文合集
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&amp;amp;mid=2247487704&amp;amp;idx=1&amp;amp;sn=e0ea4c28c51cd153aaf388edaadb4d86&amp;amp;chksm=ec1ffd21db687437251a48a0047f991a0c5cae1700322591c69a0da2ee9f01f0bead2fd...
由6,14以及68点人脸关键点计算头部姿态
前言 关于头部姿态估计理论部分的内容,网络上包括我所列的参考文献中都有大量概述,我不再重复。这里直入主题,如何通过图像中2D人脸关键点计算出头部姿态角,具体就是计算出俯仰角(pitch),偏航角(yaw)和翻滚角(roll)。 计算头部姿态需要的若干数据: 1、首先,你...
基于CNN的人群密度图估计方法简述
人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的。 本文就使用单张人群图像,简单的介绍下近几年基于CNN进行密度图估计,从而进行人群计数的方法。 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法。 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,...
基于TensorFlow的MTCNN人脸检测算法(人脸检测数据和人脸特征点检测数据进行合并 代码注解)
代码源自Github:https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow 该阶段代码取自 Git主 代码目录下 MTCNN-Tensorflow-master / prepare_data / gen_imglist_pnet.py import numpy as np import numpy.random as npr import os data_dir...
Python-OpenCv实现出入口计数并显示
前言 这是我们数字图像处理课完成的一个实验项目,参考了网上的一些代码,针对我们老师给的需要<em>统计</em><em>人数</em>的视频进行了一些修改。 源代码下载 一、背景剔除并二值化 高斯模糊: gray = cv2.GaussianBlur(frame, (31, 31), 0) 作用:视频因为自然震动、光照变化或者摄像头本身等原因产生的噪声,对噪声进行平滑为了避免在运动和跟踪时将其检测出来。 背景剔除 ...
利用python来统计一片区域内的人数
想用python写个在视频内,<em>统计</em>一个固定区域内的<em>人数</em>,没什么思路。有没有这方面经验的大神给点提示,指点一下
【菜鸟的opencv笔记-python】python+opencv标记人脸并统计个数
控制台输出人脸个数 # -*- coding:utf-8 -*-import cv2img=cv2.imread(&quot;02.jpg&quot;)face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\\opencv\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml')gray = cv2...
求OpenCV大佬如何检测实时车流量?
我在网上找了一个<em>统计</em>车辆计数的程序,用的OpenCV和C++写的,现在大致能看懂。 想问一下大佬们,能不能用什么方法,检测在一定时间内(比如30s)的汽车流量数,然后显示在视频中(例如:车流量为20辆
OpenCV 视频人数统计研究
 最近有空研究了一下基于Opencv的视频<em>人数</em><em>统计</em>。总结了一下,视频<em>人数</em><em>统计</em>系统的工作流程主要包括以下几个部分: 1.视频捕获         从视频源(摄像头或视频文件)获取到视频图像数据。 2.目标提取(背景建模、前景分析)         由视频图像分割出视频图像中的运动区域。         常见的方法:高斯背景建模,帧差法,三帧差法。 3.目标识别(模式识别、特征点分析) ...
人群密度检测资源整理
MCNN-人群密度检测-密度图制作-数据集-标注工具等,这里的内容主要是本人在学习过程中在网络上收集所得。也有部分自己的改写。费了半天劲儿整理,绝对物超所值,如有侵权,请及时联系我删除。 资源链接 ...
人流量统计
通过检测行人,然后用跟踪器跟踪,<em>统计</em>人过线,OPENCV开发C++
行人识别与流量统计
行人识别:使用现有深度学习模型比如yolo,rcnn等流量<em>统计</em>:主要是判断上下两个方向,所以要设两条线,并存下每帧的行人(根据box转化为中心)。每次当前点与上一帧比较,设定一定距离判断是否是同一个人,再判断是否在区域内以及是先经过的哪条线来判断行人方向。结果如下:...
使用face_recognition批量识别图片中的人数
#使用face_recognition实现从图片中选中<em>人数</em>并分别输出txtimport face_recognition import cv2 import os fin = 'D:\\Users\\a\\Pictures\\test_pho' # 读取图片并识别人脸 for file in os.listdir(fin): file_fullname = fin + ...
人流量统计(opencv,caffe,dlib)
直接接到一个小项目开发,是做公园的人流量<em>统计</em>,涉及到很多方面的知识,小编在这里记录一下流程,涉及行人识别,多目标追踪,匹配等知识。 参考国外博文,这是一个opencv学习的很好的网站。小编就是从这位大佬博客入手学习的计算机视觉,特此感谢。 https://www.pyimagesearch.com/2018/07/23/simple-object-tracking-with-opencv/ 1、...
快速精准的人头检测,代码已开源
昨天arXiv一篇新上论文《FCHD: A fast and accurate head detector 》,来自江森自控(Johnson Controls Inc.)的软件工程师Aditya Vora分享了一种快速精准的人头检测(head detector)算法并开源了代码。 先来看看作者发布的视频效果:   看起来还是不错的! 人头检测在视频监控中非常重要,而公交车、商场或者大型场馆...
opencv 行人计算,详细分析(每行解释)---给女朋友看的,初学者T T
解释 第一段:main函数开头第一句  把视频sidewalk.avi   读取到 VideoFile(格式CvCapture*) if判断读不读取到, 如果VideoFile为空就输出 提示语句,return跳出程序,返回1。 第二段: 利用 frame_size(格式:CvSize)存储视频的长和宽, if 判断是否调试模式(调试模式则在
Opencv实战(一) 视频人数统计(C++ & Opencv)前后背景分离方法
在博客《视频<em>人数</em><em>统计</em>(opencv)》中,作者使用的Absdiff帧差法降低背景影响,进而通过二值化,边缘化,滤波器,形态学变化,查找轮廓,轮廓面积控制,绘制轮廓等一系列方法完成了对样例图片的处理,并实现了<em>人数</em><em>统计</em>的功能。同样的,笔者最初也是和这位作者采用了同样的方法来做,但是在笔者的样例视频中<em>统计</em>的效果并不是很理性。之后笔者使用了前后背景分离的方法来代替Absdiff帧差法,最后得到了较为理想的...
人流量统计系统介绍
客流通常也被称作人流量,是大型商场、购物中心、连锁店、机场、车站、博物馆、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。对于零售业而言,人流量更是非常基础的指标。因其与销售量直接的正比关系,人们对人
视频人数统计实现
不采用分类器的<em>人数</em><em>统计</em>简单源代码,可供参考,实现视频的<em>人数</em><em>统计</em>
opencv 图像人物识别
原始网址 https://fedemejia.com/?paged=2   OpenCV-1-图片处理 下载图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('Lenna.png') #load RGB image imgG...
opencv 人数统计
本人毕设,见笑了,使用了基于HOG特征的SVM支持向量机,只能检查整个人体,不能检测人体的一部分,程序注释丰富。
视频中人数统计
公交视频<em>人数</em><em>统计</em>系统的设计与开发;一个视频文件:People.avi;加上代码
分析一天1000万北京地铁客流,我们发现...
来源:轨道城市作者:李金海、邓进、杨冠华本文多图,建议阅读10+分钟。本文用数据分析北京轨道交通线网客流特征。进站客流分布出站客流分布作者信息:李金海 北京城建设计发展集团股份有限公司 交通研究中心 高级工程师长期从事智能交通、交通大数据建模工作,牵头完成了多个城市的公共交通建模及需求预测项目。lijinhai@bjucd.com邓进  北京城建设计发展集团股份有限公司  交通研究中心 工程师主要
基于图像的人数统计
基于图像的<em>人数</em><em>统计</em>属于模式识别问题,可应用于安防领域。传统的方法包括:1)视频捕获;2)目标提取(背景建模、前景分析)——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等;3)目标识别(模式识别、特征点分析),如人脸识别,头肩部识别等,OpenCV里可以使用Hear特征、级联分类器来进行特征检测;4)目标跟踪——基本方法有直方图特征匹配和运动目标连续性匹配,OpenCV里可以使用CamShift算法直接对
实时人流量检测
将 Kinect 放在天花板上,朝向地面,由 Kinect 传感器生成RGB和深度图,深度信息是用来达到外观不变的目的。由于人头部到 Kinect 的距离总是比身体其他部位离得更近,<em>人数</em>计算的问题也就等价于寻找本地数据中 局部深度值最小的区域。根据深度图的特点,water-filling算法能鲁棒地标度不变地找到这些局部区域。 整体思路: 具体实现: Kinect本身的红外发射器功率...
如何生成人群密度图
一、行人标注。标记在人头的位置。 %对图片上某个点进行标注 clear all close all clc set(gcf,'color','white') src=''; for i=1:12 num = i; str = '.jpg' ; Mstr='.mat'; filestr='F:\m_and_c_aboutCounting\airport_tianji...
遇到的问题------基于OPENCV的车流量识别
1、如何得到 cvNamedWindow创建的窗口的句柄?答:使用 HWND hWnd = (HWND) cvGetWindowHandle(windowName);     //windowName 就是窗口名2、如何检测一个窗口是否还存在?答:使用   BOOL IsWindow(HWND hWnd); //参数为窗口的句柄 当该句柄标识的是一个已存在的窗口,返回非零值;否则,返回零值。3、在
OpenCV人检测
import cv2 from imutils.object_detection import non_max_suppression import numpy as np img=cv2.imread(&quot;image.jpg&quot;) orig = np.zeros(img.shape, np.uint8) #orig = img.copy() # 定义HOG对象,采用默认参数,或者按照下面的...
Opencv中人头统计的问题
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人群密度估计总结
VGG 16 是有16个系数层1: 如果输入图片大小是 256x256,那么前面256 -&amp;gt; conv3:64 x 2 (max pooling) - &amp;gt; 128 -&amp;gt; conv3:128 x 2 (max pooling) - &amp;gt; 56 - &amp;gt; conv3:256 x 3 + conv3:512 x 3 -&amp;gt; 56 (512,56,56) - &amp;gt; con...
求实现固定摄像头拍摄范围内的人数统计功能的代码
最好能带有运动检测功能(当拍摄场景内出现运动物体的速度超过一定阀值时,便提示报警)。
opencv人头统计
关于人头<em>统计</em>opencv <em>统计</em><em>人数</em> 但是要有基础才能看懂
Ruby on Rails上了老牌技术杂志Dr.Dobb's Journal的专题
原文
数据集(人数统计、密度分析)
1、专门做<em>人数</em><em>统计</em>数据集 http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/王小刚 2、http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~ccloy/download.html 有CUHK Crowd Dataset数据集 吕健勤 3、http://vcis.ahu.edu.cn:8080/安徽大学,这个数据集已经给了标注 4、http://blog.cs
用opencv统计运动物体的个数
1.使用vibe算法、高斯算法等等去对视频进行运动物体的提取,继而得到一帧帧的只包含黑色(背景)和白色(前景)的图片。 2.使用cvFindContours函数对步骤1中得到的图片进行处理,比如我是这样用的cvFindContours(src, storage, &amp;amp;seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMP...
基于opencv的人脸检测与数目统计
基于opencv的人脸检测与数目<em>统计</em>,对于初学者还是很有帮助的。里面的代码是经过网上的代码改编,值得说明的是,我用的是vs2013.opencv3.0 。网上太多版本太低不适合,导致初学者会因为小问题
OpenCV实践之路——人脸识别之三识别自己的脸
参考:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51472330在之前OpenCV实践之路——人脸识别之一数据收集和预处理和OpenCV实践之路——人脸识别之二模型训练两篇博客中,已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已
基于视频的行人流量密度检测
基于视频的行人流量密度检测 1.detection.py:通过已经训练好的Faster-Rcnn参数实现对行人的识别并标记(其中标记行人的阈值为0.7,即识别率必须达到70%); 2.camshift2.py:利用mean-shift对已经标记的人进行目标跟踪,中间通过不断迭代更新行人目标位置并实时标记; 3.kalmon.py:借助卡尔曼滤波方式来对行人移动位置进行预测,提高目标跟踪的精度; ...
Android-流量统计
安卓流量<em>统计</em>TrafficStats类; NetworkStatsManager类;1.TrafficStatsgetMobileRxBytes() //<em>统计</em>移动网络接收到的数据包大小。测试数据在网络层,包括TCP与UDPgetMobileRxPackets() //返回移动网络设备引导收到的数据包数量。其他同上getThreadStatsTag() //setThreadStatsTag(int)
用opencv做的统计车流量的程序包
<em>统计</em>车流量,对于研究这方面的具有很好的指导作用
人群密度估计--Learning to Count with CNN Boosting
Learning to Count with CNN Boosting ECCV2016本文使用CNN来进行人群密度估计,主要有两个改进地方:layered boosting and selective samplingBoosting deep networks : Boosting 在组合学习中是一种知名的贪婪技术。基本的思想就是对前一个分类器的误差训练一个新的分类器来矫正。广义上,当使用多个
opencv学习笔记四十四:移动对象统计
步骤: 利用背景消除法找到移动的物体; 预处理:进行中值滤波消除椒盐噪声,然后二值化再开操作; 寻找轮廓; 画出轮廓最小矩形并<em>统计</em>。 #include&amp;lt;opencv2\opencv.hpp&amp;gt; using namespace cv; using namespace std; int main(int arc, char** argv) { VideoCapture capt...
Opencv实现行人检测
Opencv实现行人检测行人检测主要时通过Opencv的opencv2/objdetect/objdetect.hpp下的HOGDescriptor实现此功能。 效果图展示: 需要声明一个文件,来存放我们需要识别的图片,文件名这里设置为posListINRIA.txt并存放在项目的目录下。E:\PicSource\crowd_1.jpg E:\PicSource\crowd_2.jpg E:\Pi
opencv实现行人检测(C++)
hog行人检测本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法,因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的,从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。  关于opencv中hog的源码分析在文末:  开发环境:opencv3.10+ubuntu14.04说明:  1. hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。  2. 可以调用该
用opencv, 帧差法进行室内人数识别,遇到光照问题,以及人多时无法分开识别 人
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智能视频分析统计人数
大家谁有视频分析<em>统计</em><em>人数</em>的源码呢?最近领导让看看这方面的,一点思路都木有!
C#影院人数统计 Emgu.CV运用探讨
C#  Emgu.CV
双摄像头统计,公交车上车人数,探讨一下怎么做
两个摄像头应该都是是装在上车门口,<em>统计</em>公交车跑一趟上了多少人?不管下车<em>人数</em> 探讨一下怎么做
“在场人数”的统计
以前做而论道写过一个“按键按下的先后顺序判断”的程序,可见:http://hi.baidu.com/do_sermon/item/e3d3a8d627fa39bd32db9045http://hi.baidu.com/%D7%F6%B6%F8%C2%DB%B5%C0/blog/item/e236ca004289f6037aec2cc1.html(下面的链接,是百度改版前的,已经无效了,留做纪念)这
摄像头统计人数
运用opencv采集摄像头,进行<em>人数</em><em>统计</em>,可运用于商场进出口试验程序
OpenCV视频分析与对象跟踪C++(四)视频中移动对象统计
#include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/xfeatures2d.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;opencv2/face.hpp&amp;gt; #include&amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;math.h&amp;gt; #include &amp;lt;string&amp;gt; #include&amp;lt;fstre...
基于 OpenCV 的视频人流计数系统的设计与开发
基于 OpenCV 的视频人流计数系统的设计与开发
视频图像处理------人头识别
人头识别思路            1.查找资料,获知,可以利用轮廓特征进行人头识别的方法。                       提取区域轮廓之前,需要对图像做一些预处理。首先,用原始图像和参考背景图像相减,然后用模糊C均值算法求得的灰度阀值对其进行二值化。                     2.在硕士论文中看到,可以基于Ada+Boost和 SVM的人头检测。
c++结合opencv实现目标计数
利用c++并且结合Opencv对图像中的特定目标进行计数,本代码使对圆形商标进行个数<em>统计</em>,对图片进行灰度化、二值化、腐蚀膨胀等之后,利用目标轮廓对目标进行判定,并将最后的<em>统计</em>结果输出。
人群拥挤检测之人数检测
人群拥挤检测的核心就是如何准确地检测出兴趣区域内的<em>人数</em>,但是外界条件会加大难度:下雨天、雾霾天气等。 对于晴天或者阴天来说,可以直接进行<em>人数</em>检测,根据相机位置进行调整检测部位,可以是人头或者上半身等。 对于雨天来说,检测难度直接加大很多,至少人物检测已经不可行了,这时候可以解决的办法就是估计,根据白天或者专门的训练数据模拟出前景(其他特征)与<em>人数</em>的非线性关系,比如可以用多项式模拟出前景
人群密度检测论文笔记
前景预测:       视频监控应用中,摄像机经常观测一个不变的背景,而这也是我们不感兴趣的地方,因此,我们就需要从各场景中提取出需要研究的运动对象或目标,常用 以下三种方法: a.帧间差分法      通过对相邻两帧图像进行差分运算来获得目标轮廓,它是计算机视觉中最为简单的快速检测运动前景的方法,但是由于实际场景较复杂,这个方法抑制噪声的能力较差,使用场合有限。 b.背景消减法
人群密度估计之CrowdNet
该方法是目前为止最新的一篇进行人群密度估计的论文,CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting。简单的说,就是通过提取待检测图片的特征图(能量图,密度图)来进行积分,从而做出<em>人数</em>的估计。如果是传统的机器学习方法,无非就是堆一些不同核的高斯滤波器,然后得出最后的特征图,但是这样的手工滤波器,可能会将图片中所有的ROI都检...
人群密度估计之MCNN
该方法源自论文,Single-Image CrowdCounting via Multi-Column Convolutional Neural Network,是上海科技大学张营营的作品。论文在各个数据集上都取得了state-of-the-art的效果。 网络结构如下图所示,使用的是全卷积的网络,并且进行了融合。   使用融合可以获得比单一网络更好的性能,同时由于网络结构比较宽,作者借...
人群密度分析学习之路
研究方法 CNN准备资料1 数据1.1 小型分类数据准备(代码)学习将一个数据集合转为LMDBhttp://www.cnblogs.com/alexcai/p/5469436.html 1.2 密度数据准备(数据)mall-dataset数据库下载链接http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~ccloy/downloads_mall_dataset.htmlzhttp://b...
场景监控中的人群密度估计
算法功能:建立图像特征和图像<em>人数</em>的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ,参考图像 算法流程:1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1); 2)通过算法1.2,计算训练
手机版时间插件下载
一款时间插件,手机或者PC都可以使用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_36598097/9688485?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_36598097/9688485?utm_source=bbsseo[/url]
vigenere古典密码下载
自制vigenere密码,如果有任何问题可以一起讨论。。。。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_38807771/10381008?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_38807771/10381008?utm_source=bbsseo[/url]
实现C#与Flash交互即传值的问题下载
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