关于请教条状物,如细丝状的条形物体目标,之前我用OpenCV进行图像识别。 [问题点数:50分]

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状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
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榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
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探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
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OpenCV 提取水平或垂直线,过滤细 小杂质
灰度化 -&amp;gt; 二值化 -&amp;gt; 建立满足不同需求的结构元素 -&amp;gt; 开运算若要去除垂直线,则建立水平长条状矩形结构元素若要去除水平线,则建立垂直长条状矩形结构元素#include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/highgui/highgui.hpp&amp;gt; #in...
opencv绘制图形轮廓并筛选面积操作
1、 类比halcon的筛选区域面积的操作select_shape算子,<em>opencv</em>也可以对图形的轮廓<em>进行</em>面积的筛选,剔除无效区域。 int main() { Mat srcImage = imread(&quot;D:\\Opencv\\Project\\ConnectionProject\\modules_08.png&quot;); imshow(&quot;【原图】&quot;, srcImage); //首先对图像<em>进行</em>空间...
OpenCV对象检测实例
https://www.toutiao.com/a6644490462834983438/     2019-01-09 21:36:31 在本文中,我将演示如何跟踪传送带上的对象。这可以用于在传送带上定位对象,或者可以进一步用于执行质量控制和检查。我将在Windows上使用Python OpenCV库<em>进行</em>此演示。原始视频如下:   假设在视频的00:00:24和00:00:36之...
使用OpenCV进行高动态范围(HDR)成像(C ++ / Python)
https://blog.csdn.net/wc781708249/article/details/78490976 什么是高动态范围(HDR)成像? 大多数数码相机和显示器都将彩色图像捕获或显示为24位矩阵。 每个颜色通道有8位,因此每个通道的像素值在0-255范围内。 换句话说,普通的相机或显示器的动态范围是有限的。 但是,我们周围的世界有一个非常大的动态范围。 当灯光关闭时,它可以在车...
图像识别目标物体坐标确定(9月3日临时笔记)
最近想做一个智能象棋机器人的项目,学习到了<em>图像识别</em>的部分,想实现棋盘上棋子的坐标定位和类别识别,下面是一些思路: 棋子位置识别 怎么样才能快速确定这些块的大致位置和大小, 有什么相关算法或方法么? 只要<em>物体</em>没有重叠就好办(重叠的只能当成一个<em>物体</em>),既然你已经二值化过了,那不过就是在白背景上找黑块,轮廓搜索你能做吧,比如从左上角开始从上到下、从左到右,找到一个黑像素,就是某个<em>物体</em>的边缘开始了,从它开
Opencv检测自定义目标
Opencv检测自定义<em>目标</em> ps:本人也是最近刚开始接触图像,写的不好的地方或者有错的地方请见谅或指教~~~~~~ 这里介绍一种 haar特征+adaboost训练器来识别自定义<em>目标</em>的方法:例子--- 识别鱼 训练: 1、准备样本---(正样本与负样本) 注意事项:正样本需要裁剪,统一规格。负样本比较好办不需要裁剪不需要统一规格。 至于样本的收集的多少一般是1000张左右,这样才能保证...
QT+OpenCV实现图像识别
利用OpenCV<em>进行</em>图片的识别分析,并判断图片与源数据是否一致
opencv3中利用SVM进行图像目标检测和分类
采用鼠标事件,手动选择样本点,包括<em>目标</em>样本和背景样本。组成训练数据<em>进行</em>训练 1、主函数 #include "stdafx.h" #include "<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; Mat img,image; Mat targetData, backData; bool flag = tr
教你一步一步用python在图像上做物体检测
最近正要做一个人脸识别的门禁系统,所以打算抽出一些时间来做一个系列专题,讲解下我在系统中用到的一些技术来满足一下祖传的好为人师的愿望。 既然要识别人脸,那第一步当然要检测出人脸的位置。 刚好<em>opencv</em>提供了一些图像处理和识别的基本方法,提供了C++、python、java的接口,我个人比较喜欢用python来编程,所以接下来在本文中都会提供用python写的代码。   说一下编程的环境需...
Caffe经典模型--faster-rcnn目标检测实战案例(一)
这篇文章主要记录py-faster-rcnn的编译及测试,是实战案例的前期准备。想动手训练自己的数据集可以参考下一篇文章Caffe经典模型--faster-rcnn<em>目标</em>检测实战案例(二)(训练kitti数据集) 在编译py-faster-rcnn<em>之前</em>,首先要确保机器上已经安装后caffe,如果还没有安装好caffe,可以参考Centos下的Caffe编译安装简易手册 下面正式开始py-fast...
opencv实时识别指定物体
<em>opencv</em> 实时识别指定<em>物体</em> 一. 引入     <em>opencv</em>人脸识别大家应该都听说过,本篇目的是利用<em>opencv</em>从视频帧中识别指定的<em>物体</em>,并框出来,且可以保存截取到的<em>物体</em>图片,会将整个流程都讲一下,包括训练自己的分类器,使用训练好的分类器<em>进行</em>识别。这里以识别舌头为例。 二.  环境:     1.  python 3.6.3     2. <em>opencv</em> 3.4.0 三. 训练自己的分类器...
应用OpenCV检测自定义目标
最近做了一个<em>目标</em>检测的应用,通过大量的待检测<em>目标</em>的样本<em>进行</em>训练,得到分类器;然后输入测试视频,看分类器的检测结果。主要应用了OpenCV自带的工具:1.<em>opencv</em>\build\x86\vc10\bin下的<em>opencv</em>_createsamples.exe2.<em>opencv</em>\build\x86\vc10\bin下的<em>opencv</em>_traincascade.exe训练的算法是adaboost级联分类器。关...
【图像处理】Haar Adaboost 检测自定义目标(视频车辆检测算法代码)
<em>opencv</em>自带了一个人脸识别用到的分类器,我们直接使用就行了。但是很多人想到要跟踪其他东西,例如说,手,杯子,篮球,汽车,那怎么办?其实很简单,只要按照一下步骤一步一步做,很容易就可以做到了。用的是haar+adaboost的方法。
使用OpenCV测量图像中物体的大小
本文翻译自pyimagesearch技术博客上的一篇文章,《Measuring size of objects in an image with OpenCV》,原文作者:Adrian Rosebrock 。 网址:https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-<em>opencv</em>/...
Android OpenCV图像识别和图像追踪
首先介绍一下OpenCV中<em>图像识别</em>和跟踪机制:        图像跟踪机制是确定矩<em>目标</em>在3D环境中的姿态,并根据此类信息环绕<em>目标</em>对象绘制轮廓线。在最终的2D图像中,考虑到<em>目标</em>可能相对于相机倾斜,因而轮廓线将呈现为四边形(不一定是矩形)。        上述跟踪机制主要包含以下四个步骤:        (1)获取<em>目标</em>特征。这里特征是指从不同的距离或角度<em>进行</em>观察室,维持特征的外观的一点。例如,各
Python-OpenCV 处理图像(六):对象识别
0x00. 特征识别 这里主要用到两个函数: GoodFeaturesToTrack 和 extractSURF GoodFeaturesToTrack: 在图像中寻找具有大特征值的角点。 SURF算法: 是一个稳健的<em>图像识别</em>和描述算法。 总之这俩个我目前也不清楚能用来干嘛,以后用到了在更新吧。 import cv2.cv as cv import math im =
一种基于opencv的动态目标识别跟踪方法
博主是<em>opencv</em>初学者,最近研究动态<em>目标</em>识别,然后利用当前帧和起始背景帧的灰度值差,简单实现了动态<em>目标</em>识别跟踪,现在将这个方法分享给大家。本方法的主要思想在于,在求得两帧的灰度值差后,利用threshold函数,将灰度差值大于阈值的像素一律改为1,小于阈值的改为0。这样得到一个0和1的矩阵,再将此矩阵与当前帧<em>进行</em>点乘,就可将移动的<em>物体</em>提取出来。需要指出的是,本程序目前只能初步实现此功能,还有很多...
目标检测——物体定位和检测
转自:https://blog.csdn.net/MargretWG/article/details/72357204 此篇是看CS231n的课后笔记,方便以后查阅,因为刚开始接触,如果有错误,欢迎指正~   一、 Classification+Localization定位 定位一般是指一张图有一个类别,有单个<em>物体</em>需要去定位 常用数据库:ImageNet localization数据库 ...
OpenCV图像识别中粗线条端点检测
本人在做一个图像方面的相对位置测量,图像上有两条线段,但是很粗,如何得到两条线段的端点呢,目前使用霍夫变换,但是得到的线段太多,没法使用,请图像方面的指导还有没有什么方法可以使用,谢谢了
opencv 识别网球 ,或者绿色的小球 输出重心坐标
void image_process(IplImage *image) { int iLowH =26; int iHighH = 69; int iLowS = 42; int iHighS = 206; int iLowV = 0; int iHighV = 198; CvMemStorage* storage2 = cvCreateM
Opencv 和 c++ 框出图片中的目标
主要是使用<em>opencv</em>中的鼠标操作 —-setMOuseCallback函数的作用是为指定窗口设置鼠标回调函数,原型如下。C++:void setMouseCallback(conststring& winname, MouseCallback onMouse,void* userdata = 0)/*****************************
Opencv学习记录(三) —— 得到图像中目标物坐标的简单处理算法(望指正与补充)
  先描述一下使用场景: 我要识别一个红灯,已经把<em>目标</em>准确的提取出来了,二值图像中白色为<em>目标</em>物,现在要算出二值图中的白色像素点的坐标。因为之后需要移植到树莓派,所以需要高效的方法。              需要找出白色中心点   第一想到的肯定就是for    for 了,然而效率太低,320*240迭代下来花费10ms。优点效果好,稳定在<em>目标</em>物的中心。       优化的方法...
(三)无人机数据处理算法介绍——目标识别一
介绍了<em>目标</em>识别中基于阈值的分割和基于分类器的识别,之后我们将介绍基于深度学习的<em>目标</em>识别
学习OpenCV——通过KeyPoints进行目标定位
目前的AR应用基本都是基于marker的比较多,但是不依靠marker首先要完成的定位工作。这篇文章主要描述,使用特征点<em>进行</em>检测和定位的问题(其中包含一些matching优化方式,具体请参考:学习OpenCV——KeyPoint Matching 优化方式)。 步骤: 1. <em>目标</em>图特征点检测和描述子计算; 2. 打开camera采集图像,并计算特征点及描述子; 3. <em>进行</em>特征点匹配,采
怎样用摄像头识别物体方向旋转角度/XY坐标OpenCV机器视觉
1. 概述 本文针对OpenCV中的”SIFT”、”SURF”、”FAST” 对学习过的图像<em>进行</em>匹配计算XY坐标和旋转 角度做个简单的实验。 2. 前提准备 安装好<em>opencv</em>-2.4.10,VS2010,Web摄像头,要识别的<em>物体</em>或场景 3. 打开文件,将OperatorType设置1,运行代码,提取感兴趣区域ROI while(1){...
Python-opencv目标定位
最近团队准备参加一个无人机比赛,大致的规则是这样的:固定翼飞机从跑道起飞,然后在空中转体360°,通过GPS粗定位飞行至一个高13米左右,宽6米左右八字形框前(距离约50米左右),这时依靠计算机视觉的方法,让飞机准确的穿过去。(之后还有其他的动作,但是第一步大体就是这样)。     初步的方案:①通过机载摄像机获取图像序列                         ②选取关键帧<em>进行</em>处
在NAO中定位目标图像的空间坐标
来实验室有一段时间了,最近一直在做小球的空间坐标定位,其实思路还是蛮简单的。 完成<em>目标</em>:根据获取摄像头图像中的<em>目标</em>图像的信息,来将其定位到nao的world_space中,计算出<em>目标</em>图像在nao空间中的坐标。这里以识别红色小球RedBall为例。我这里是下载 nao官网上的 c++ sdk,在visual stdio 2010 编程环境下,做了一个remote module 提供给指令盒<em>进行</em>
手把手教你如何利用Python + opencv opencv实时识别指定(或自定义)物体
手把手教你如何利用Python + <em>opencv</em> <em>opencv</em>实时识别指定(或自定义)<em>物体</em>
(OpenCV)图像目标尺寸检测
  本文翻译自pyimagesearch技术博客上的一篇文章,《Measuring size of objects in an image with OpenCV》,原文作者:Adrian Rosebrock 。 https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-<em>opencv</em>...
Matlab图像处理学习笔记(三):基于匹配的目标识别
如果要在一幅图像中寻找已知<em>物体</em>,最常用且最简单的方法之一就是匹配。 在<em>目标</em>识别的方法中,匹配属于基于决策理论方法的识别。匹配方法可以是最小距离分类器,相关匹配。本文code是基于最小距离分类器,基于相关匹配的与此类似。 本文涉及到的知识点如下: 1、<em>目标</em>识别. 2、基于决策理论方法的识别 3、匹配(最小距离分类器、相关匹配) 4、空间相关(相关匹配涉及) 匹配<em>之前</em>,需要先将图像转
记录:我的第一代深度图像物体识别
刚开始学习Kinect,第一步选择学习深度图像的相关知识,第一个任务是给单片机传输<em>目标</em>位置数据,引导机器能够正确“抓”到<em>目标</em>。这篇文章会分为两部分,第一部分是没有<em>物体</em>识别的,第二部分是加上了<em>物体</em>识别的。工具: (1)C++及visual studio 2013 (2)<em>opencv</em>工具库 (3)PCOMM通信工具我们都知道,如果只获取深度图像,会根据周围环境存在不同程度的噪点,影响图像数据的准确
目标数目识别
首先选择据用苹果的一副图像,对图片中苹果的数目<em>进行</em>统计
基于OpenCV的图像测量
在工业检测领域,经常会遇到用计算机去检测感兴趣图像(ROI区域)的一些图像特性,例如<em>目标</em><em>物体</em>的面积,<em>目标</em><em>物体</em>的长度和宽度,以此判断产品合不合格。例如在自动化流水线上,经常需要看工人们或者机器手有没有把焊锡焊好,卡口有没有卡紧等。这些用人工固然可以,现代大多数车间都是用机器视觉系统代替人眼去检测的。这有很多优点,机器能在环境恶劣的条件下,长时间,精准的,快速的工作,这是人所做不到的。 例如下面如要
opencv+arduino进行物体点追踪
本文所要实现的结果是:通过在摄像头中选择一个追踪点,通过pc控制摄像头的舵机,使这一点始终在图像的中心。 要点:使用光流法在舵机旋转的同时<em>进行</em>追踪,若该点运动,则摄像头跟踪联动。 #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; #define WI
OpenCV检测场景内是否有移动物体
本帖使用OpenCV检测移动的<em>物体</em>(洋文:Motion Detection)。它的应用非常广泛,常用在视频监控(当摄像头内有移动<em>物体</em>出现时,摄像头会自动抓拍,并保存图像/视频)、车流量监控等等。 我喜欢听着音乐上大号,我就想有没有办法在我上大号时自动播放音乐,智能马桶的滚粗(能放音乐的应该不多)。这时,我想起了闲置的树莓派,使用OpenCV+树莓派做Motion Detection,只要
使用opencv进行目标区域识别
    在开发一个影响识别系统的过程中,要对<em>目标</em>区域<em>进行</em>识别以判断是否可以送给OCR引擎<em>进行</em>识别,因为OCR会接受任何输入,如果图像本身有质量问题.或者输入的图像根本就不是要识别的图像,那么将会产生业务错误。需要一个有效的算法对需要识别,例如我们的业务是要识别11个连续的数字,同时要对纸张倾斜等情况<em>进行</em>调整。   下面是我们的实际算法,当对<em>目标</em>区域识别出来11个矩形,根据矩形的数目及坐标就可以很容易的达到目的。具体过程如下:1.  原图像2.  仅去噪声后的图像cvSmooth(src,src,CV_MED
自适应匹配ROI
<em>opencv</em>自动匹配ROI,适用于<em>条形</em><em>物体</em>,包装袋,直尺之类
python3+opencv3识别图片中的物体并截取
运行环境:python3.6.4         <em>opencv</em>3.4.0# -*- coding:utf-8 -*- &quot;&quot;&quot;Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的<em>物体</em>并将<em>物体</em>裁剪下来&quot;&quot;&quot; import cv2import numpy as np  # step1:加载图片,转成灰度图image = cv2.imread(&quot;353.jpg&quot;)gray = cv2.cvtColor(...
用 Python 和 OpenCV 来测量相机到目标的距离
(点击上方蓝字,快速关注我们)英文:Adrian Rosebrock  编译: 伯乐在线 - G.K. http://python.jobbole.com/84378/几天前,一个叫 Cameron 的 PyImageSearch 读者发来邮件询问摄像头测距的方法。他花了一些时间研究,但是没有找到解决办法。我很能体会 Cameron 的感受。几年前我做过一个分析棒球离手飞向本垒的运动的小项目。我通
基于OpenCV的目标物体颜色及轮廓的识别方法
http://mall.cnki.net/magazine/Article/XDDJ201424021.htm 0引言机器人视觉是机器人感知外部世界的重要媒介,也是未来机器人传感器发展的主流方向。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的图像数据,并通过软件<em>进行</em>图像的分析和理解,使机器人能够辨识<em>目标</em><em>物体</em>及确定其位置[1]。随着机器人技术的快速发展及其在工业、医学、军事等领域的广泛应用,机器人视觉技术取得
android中利用opencv进行图像识别
<em>之前</em>开发的时候老大让研究下<em>图像识别</em>的功能,同事推荐看看<em>opencv</em>,发现对于移动端来说<em>opencv</em>的资料和demo都比较少,现在整理下<em>之前</em>的工作成果。 首先是<em>进行</em>配置工作,先导入<em>opencv</em>的一个代码模块 之后是导入<em>opencv</em>的具体的算法,当然是c++写的 配置完毕后开始<em>进行</em>正式的代码阶段,首先权限设置,主要就是摄像头权限的获取&lt;uses-permission android:name=
图像处理学习笔记(三):基于匹配的目标识别
Matlab图像处理学习笔记(三):基于匹配的<em>目标</em>识别   如果要在一幅图像中寻找已知<em>物体</em>,最常用且最简单的方法之一就是匹配。 在<em>目标</em>识别的方法中,匹配属于基于决策理论方法的识别。匹配方法可以是最小距离分类器,相关匹配。本文code是基于最小距离分类器,基于相关匹配的与此类似。 本文涉及到的知识点如下: 1、<em>目标</em>识别. 2、基于决策理论方法的识别 3、匹配(最小距离分类器、相关
用OpenCV实现目标追踪的八种方法(转)
原文地址:http://m.elecfans.com/article/722414.html 编者按:<em>目标</em>跟踪作为机器学习的一个重要分支,加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用,很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的<em>目标</em>追踪算法。 虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好,但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个<em>目标</em>探测器。对大多数环境来说,在每帧上<em>进行</em>检测非常耗费计算...
Android+OpenCV 摄像头实时识别模板图像并跟踪
通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动【用灰色矩形框标识】 ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验。 效果如图所示:
基于数字图像处理的小目标计数(二)
存在接壤现象的细胞计数 因为前面(一)的中的图片每个波点之间间隔较小,这边的细胞图中存在多个<em>目标</em>接壤问题,所以怎样在存在接壤现象的细胞中准确数出个数是这里较前面不同的地方。 解决思路: <em>进行</em>锐化和平滑滤波操作 根据灰度图<em>进行</em>阈值分割 形态学处理 分水岭算法 修正 如果使用Python,可以选择的图像处理库有 1、工业级的图像处理库:Opencv 2、PIL ...
无人机视觉 机器学习 opencv
最近开始学习机器视觉,主要想实现的功能就是无人机的视觉导航、避障。为了实现这个功能,涉及到的图像的识别,图像的处理,通过一张二维的图片来解算出实际<em>物体</em>在现实中的特征描述,通过对现实<em>物体</em>的特征描述,进而做出无人机的路径规划,实现在避障的前提下的路径最优控制。    通过机器视觉,深度学习,使得无人机在一个完全陌生的环境下自主飞行,深度学习,最后无人机就可以在基于这个环境形成自己的知识库,可以快速的
OpenCV图像识别、移动侦测、边缘检测实现及 cvCopy()和cvCloneImage()的区别
#include #include #include #include #include int main( int argc, char** argv ) { //声明IplImage指针   IplImage* pFrame = NULL;     //pFrame为视频截取的一帧   IplImage* pFrame1 = NULL;      //第一帧
基于OpenCV及Python的数独问题识别与求解(二)边框识别与图像矫正
在上一篇文章中经过预处理得到了较为纯净的数独问题图像,下一步是使用OpenCV的轮廓检测函数,识别并提取数独问题的最外层边框。
OpenCV-识别细胞图中的细胞总数
背景: 最近在学习OpenCV,在CV群里有个人问了一个问题,就是个了一幅图片,识别里面的细胞,并且识别出细胞的总个数。原图如下所示: 图中白色的细胞。 分析: 1、首先要定位到细胞,就是确定细胞的位置。 这个很容易办到,<em>进行</em>二值化就可以得到清晰的黑白轮廓,然后通过寻找连通域可以圈出图中细胞的位置。 2、识别定位到细胞的总个数。 这个就有点难办了。 难点1:细胞重叠了怎么算。
OpenCV实现图像识别
最近参加了一个机器人比赛,本人负责<em>图像识别</em>和串口通信方面的任务工作。串口通信的教程可以见我的博客;下面主要总结一下我对<em>图像识别</em>的整个学习过程。开发环境 Mac OS Xcode C++ OpenCV 2.4.12 思考过程 实现<em>图像识别</em>的关键问题,其实就是如何定义图像的特征?定义完特征,才能<em>进行</em>图像匹配,然后识别。 第一种思路就是利用已经定义好的特征,比如sift特征、surf特征等,使用这些特征,
根据颜色特征实现目标识别
 实现原理: 1、 训练阶段 一张背景图像,包含<em>目标</em><em>物体</em>的训练图像。 将背景图像和训练图像归一化,归一化公式:int(rgb/8)*8 + 8/ 2 统计归一化后每个像素出现的个数。 遍历训练图像中统计出来的像素,如果这个像素值在训练图像中的个数大于其在背景图像中个数的10倍, 则将该像素添加到训练模板中。最终得到的模板是m个像素值。如苹果训练出来的结果是:
图像识别与处理之Opencv——识别直线与圆形(对应棋盘棋子)11月1日暂存
昨天的思路霍夫变换http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/50982893利用霍夫变换做直线检测的原理及OpenCV代码实现http://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51774444利用霍夫梯度法<em>进行</em>圆检测的原理概要及OpenCV代码实现 http://blog.csdn.net/wenh
Python+Opencv进行识别相似图片
在网上看到python做<em>图像识别</em>的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,<em>图像识别</em>这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。 看到一篇博客是介绍这个,但他用的是PIL中的Image实现的,感觉比较麻烦,于是利用Opencv库<em>进行</em>了更简洁化的实现。 相关背景
opencv 二维图像 特征检测 特征描述 特征匹配 平面物体识别跟踪
github代码一、Harris角点 cornerHarris() R = det(M) - k*(trace(M))^2 算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上<em>进行</em>任意方向上的滑动,  比较滑动前与滑动后两种情况,窗口中的像素灰度变化程度,  如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,  那么我们可以认为该窗口中存在角点。 图像特征类型: 边缘 (Edg...
基于OpenCV的移动物体检测和目标追踪
无人机的未来在于机器视觉,而机器视觉是离不开摄像头的,也就是说无人机的未来离不开图像处理,去年电赛的经历,让我对此深有体会,包括电赛的寻线和追小车,我们都是使用的openmv,首先我要承认openmv的确不错,至少在色块检测中帮了我们很大的忙,关键是容易上手,调试方便快捷。但是其处理性能实在不敢恭维,尤其是做人脸识别,手势识别,光流定点之类的,性能不够用,我尤其是想做特征点检测的,但是openmv...
opencv读取视频指定区域
vc6.0结合<em>opencv</em>实现读取视频指定区域的视频内容,主要是调用<em>opencv</em>里面的库函数实现;辅助功能有视频的打开,播放,停止,中断,判断,等基本操作。。。请多多指教
目标识别与跟踪识别篇---SIFT算法
SIFT算法一.概述 SIFT算法实现<em>物体</em>识别主要有三大工序: 1.提取关键点 2.对关键点附加详细的信息(特征向量) 3.通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点 特征向量的生成算法总共包括四步: 1.检测尺度空间极值点,初步确定关键点位置和所在尺度。 2.精确确定关键点的位置和尺度,同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点,以增强匹配稳定性、提高
opencv跟踪,运动物体轮廓显示
<em>opencv</em>运动<em>物体</em>轮廓跟踪显示实例源码,基础应用源码
使用opencv图像识别进行自动化测试
最近学了一下使用python的<em>opencv</em>通过<em>图像识别</em>来<em>进行</em>自动化测试,点击按钮,给大家分享一下。 1、用到的重要工具 cv2:python的<em>图像识别</em>软件,据说功能非常强大,注意下载这个包的时候,不要搜索cv2,这个是没有的,应该搜索<em>opencv</em>-python,然后直接 import cv2 就可以了。 numpy :没啥说的,直接下载,强大的矩阵处理工具。 PIL:图像处理工具,我的...
13.傅里叶变换(数学篇) --- OpenCV从零开始到图像(人脸 + 物体)识别系列
本文作者:韩 昊 微信公众号:aoxiaoji 简书链接:https://www.jianshu.com/u/45da1fbce7d0 本篇不会急着像前2篇一口气写完,方便各位读者好消化。傅里叶变换估计分为数学篇和代码篇。 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话,谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了...
opencv使用GrabCut算法提取前景物体
void grabCut(InputArray image, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode) **********参数说明**************** image –输入8位3通道图像
Android+OpenCV实现轨迹识别
最近在帮朋友搞一个APP,实现:在屏幕上画一条轨迹,然后将各个坐标通过蓝牙发送到下位机。当然,这个坐标是有顺序的,难点也在这里。     方法一:抓取屏幕点,并实时发送到下位机(已实现)。 public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) { // 获取触点位置 float x = event.getX(); float y = e
python+opencv实现目标跟踪
python-<em>opencv</em>3.0新增了一些比较有用的追踪器算法,这里根据官网示例写了一个追踪器类 程序只能运行在安装有<em>opencv</em>3.0以上版本和对应的contrib模块的python解释器   #encoding=utf-8 import cv2 from items import MessageItem import time import numpy as np ''' 监视者模块...
OpenCV实现的运动物体的跟踪与识别(手指悬空控制电脑玩游戏,不用鼠标)
南开大学数字图像处理方面的精品研究!!!附有长达几十页的文档和调试通过的完整程序。执行exe程序后,自动打开摄像头,手拿<em>目标</em><em>物体</em>在视野中经过,便可跟踪并识别,借此控制鼠标在屏幕上的移动,达到用手指悬空玩电脑游戏的目的。作者呕心沥血完成该设计,毕设论文水平。技术方面,使用了camshift技术<em>进行</em>运动<em>物体</em>的跟踪与识别,使得跟踪非常流畅。实现方面,基于VC6.0+MFC,使用了OpenCV库。
opencv3/C++单目标跟踪
<em>opencv</em>3的tracking部分在<em>opencv</em>_contrib中,需要用CMake对其<em>进行</em>编译后才能使用。 Tracker类: create //通过名称创建一个跟踪器。 create( const String& trackerType//要使用的跟踪器算法的名称。 ); init //使用围绕<em>目标</em>的边界框初始化跟踪器 init( const Mat& image, //初始帧
利用OpenCV定位目标区域并剪切
软件环境:Qt5.5.1,msvc2012编译器,OpenCV2.4.9 处理图像:CCD相机采集的一个绿色光斑,背景色是黑色。 待 (PS:图像存在很多噪声,暂时不做处理) 目的:定位光斑所在位置,并裁剪。 将实现函数写在Qt一个按键上,点击按键调用函数; 1、代码分段解释:IplImage* src = cvLoadImage("D:/1.bmp",-1); cvSmooth(
QT+OpenCv实现在410c开发板上实现视频目标追踪预研——目标跟踪算法选择
<em>目标</em>跟踪算法作为一种有着非常广泛的应用的算法,在航空航天、智能交通、智能设备等领域有着非常广泛的应用。本系列博客将教大家在410c开发板上基于linux操作系统环境,采用QT+Opencv来实现视频<em>目标</em>跟踪,本文将首先向大家介绍常用的粒子滤波视频<em>目标</em>跟踪算法,对其原理<em>进行</em>简单的分析,为后续进一步选择和应用算法实现<em>目标</em>跟踪提供基础。
利用opencv提取视频中的前景物体
利用 <em>opencv</em>2.0以上版本 提取视频中的前景<em>物体</em>
图像识别与处理之Opencv——基本数据结构及示例
OpenCV中强大的Mat类型大家已经比较熟悉了。这里梳理一些在工程中其他经常用到的几种基本数据类型。包括: Vec Scalar:颜色的表示 Point:点的表示 Size:尺寸的表示 Rect:矩形的表示 RotatedRect:这个类通过中心点,宽度和高度和旋转角度来表示一个
Object_Detector_API使用(静态图像识别
环境搭建 1. 从GitHub上下载models,网址:https://github.com/tensorflow/models 2. Protobuf下载,我下载的版本为 (3.5.0版本后面运行有问题),网址:https://github.com/google/protobuf/releases 3. 解压下载的压缩包,并
openCV识别定位五个圆的标识物进行定位和位姿确定
openCV识别定位五个圆的标识物<em>进行</em>定位和位姿确定
物体的正反面识别(图像处理)
图像处理,其中讨论了<em>关于</em><em>物体</em>正反面识别的一些方法
使用OpenCV实现简单的移动物体检测和追踪
简介这篇文章使用了OpenCV中的BackgroundSubtractor,实现了对移动<em>物体</em>的简单检测及追踪。由于我参考的是OpenCV 3.1官方文档中提供的实例代码,所以如果你使用的是OpenCV 2.X,那应该会出现问题,不妨参考这篇文章http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/45895649BackgroundSubtractor介绍B
opencv 鼠标响应 实现在视频中画矩形框 指定跟踪目标为后续跟踪打下基础
此程序可以在视频中用鼠标画一个矩形框,把他视为要跟踪的 <em>目标</em>对象,为后续的单<em>目标</em>跟踪打下基础
opencv-python球运动轨迹识别(2)
球运动轨迹识别(2)待写
Matlab图像处理学习笔记(九):获取叠加物体的数量并进行分割
本笔记说明如何对叠加<em>物体</em>的数量<em>进行</em>计数,并对其<em>进行</em>分割。 本文算法思路参考了Nash的思路,图像也是采用Nash的图像,为叠加硬币,链接:http://<em>opencv</em>-code.com/tutorials/count-and-segment-overlapping-objects-with-watershed-and-distance-transform/ 本文涉及到的主要知识点如下: 1、距
三种强大的物体识别算法
三种强大的<em>物体</em>识别算法 —— SIFT/SURF 、 haar 特征、广义 hough 变换 的特性对比分析   收藏   识别算法概述:       SIFT/SURF 基于灰度图,   一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过 Hessian 矩阵 获取每一层的局部极大值
Opencv基础代码:根据颜色进行目标检测
在Opencv中,有很多运动算法是根据相邻几帧图片来<em>进行</em>运动<em>目标</em>检测的,但这样有可能效率不高或者是效果不够好,所以就有了根据颜色来<em>进行</em><em>目标</em>匹配来<em>进行</em>运动<em>目标</em>检测的。 #include #include // <em>进行</em>肤色检测 void SkinDetect(IplImage* src,IplImage* dst) { // 创建图像头
opencv根据颜色提取目标
<em>opencv</em>根据颜色提取<em>目标</em>方法一:在RGB空间提取用软件取色器选取要提取<em>目标</em>的颜色,记下其RGB值。#include using namespace std; using namespace cv; Vec3b target = Vec3b(0, 255, 0);//<em>目标</em>颜色RGB值bool getDistance(const Vec3b& color) { return ab
opencv图像识别训练实例
我一度以为图像训练会很难,觉得很高深,直到我亲自做了一个图像的训练才认识到如果仅仅是单纯地学习和使用,真的很简单。 本文按照如下顺序来<em>进行</em>详细解释如何<em>进行</em><em>图像识别</em>训练过程: 制作图像 图像数据 图像训练 <em>图像识别</em>实例 选取图像集 我这里下载了12张杨幂的照片作为数据集来提取脸部照片ROI。 #include &amp;lt;QApplication&amp;gt; #include &quot;openc...
openCV实现目标检测
openCV实现<em>目标</em>检测
python+opencv实现动态物体追踪
简单几行就可以实现对动态<em>物体</em>的追踪,足见<em>opencv</em>的强大。。。。 import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame
基于OpenCV的视频轮廓识别与图像匹配【手影识别】
    本人初学OpenCV做的项目,这个项目初始是用于手影识别,即使用摄像头拍摄,双手在摄像头前做出相关手影动作,程序使用匹配算法识别出用户正在模仿的动物,并触发对应事件。其实也可以识别并匹配其他内容(由模板文件决定,最好是简单图形)。①读取模板文件:首先制作黑色背景白色图像的模板文件,统一格式命名后放入一文件夹内,用该函数读入文件夹目录,即可将文件夹内各个文件路径读入vector中。void ...
图像识别中,目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么?+资料列表
转自:https://www.zhihu.com/question/36500536 作者:知乎用户 链接:https://www.zhihu.com/question/36500536/answer/67939194 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 泻药,我基本同意楼上的答案,但想仔细地定义一下。就像
python+OpenCV实现动态物体追踪
一、安装openCV(就踩到了很多坑= =)从以下博客中获得了很多帮助:https://blog.csdn.net/u010105243/article/details/72026772https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52713204安就安了一晚上。。两个小时还没装好。。壮士第二天关机再开发现就可以了 可能配置环境需要重启电脑二、需...
matlab 关于利用深度学习进行图像识别
深度学习<em>进行</em><em>图像识别</em>现在主要 是利用CNN来<em>进行</em>操作,其中图像预处理涉及到灰度处理,零均值,图像分割,图像增强等等,比较多。最近在用matlab<em>进行</em><em>图像识别</em>这一方面的实验,在matlab官网上出了很多这样的例子,提出里两种方法:training from scratch和transfer learning。我比较倾向于transfer learning,主需要少量的训练数据就可以<em>进行</em>对已经训练好的...
【OpenCV笔记 15-2】OpenCV寻找物体最小包围矩形和最小包围圆
OpenCV寻找<em>物体</em>最小包围矩形 minAreaRect()和最小包围圆minEnclosingCircle() 运用到的知识点: 1.寻找最小包围矩形 2.寻找最小包围圆 3.定义和输出vector容器点坐标 代码示例: //寻找最小包围矩形 //寻找最小包围圆 //定义和输出vector容器点坐标 #include #include "<em>opencv</em>2/highgui/h
树莓派利用python、opencv识别人脸
树莓派利用python、<em>opencv</em>识别人脸,替换后可识别其它<em>物体</em>。
opencv实现移动速度计算
简介   本篇使用<em>opencv</em>函数phaseCorrelate来计算video录像时候移动速度和方向或者说是摄像头当前移动速度和方向。 phaseCorrelate   Point2d phaseCorrelate(InputArray src1, InputArray src2, InputArray window=noArray()) src1:前一帧video图像;
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