本文主要實現了伯樂在線上的一個實踐小項目,原文鏈接,用以鞏固opencv視頻操作知識內容。整個項目均有代碼注釋,通俗易懂,短短幾十行就可以達到還算不錯的實現效果,做起來成就感滿滿噠。打開編輯器,一起來感受下opencv+python在CV中的無窮魅力 ...
使用已有的混合高斯前景檢測庫函數,實現一段視頻中的運動目標檢測 根據OpenCV官方提供的樣例代碼所寫 createBackgroundSubtractorMOG 有 個參數,分別是歷史像素對背景像素計算值的影響時間,判斷是否為前景點的分割閾值,以及是否檢測倒影 仔細閱讀類內函數的話發現還能設置混合高斯的元數,像素更新率等其余參數 .讀取文件,設置輸出視頻格式 調用背景檢測函數,並設置參數 檢測出 ...
2020-04-19 03:02 2 1180 推薦指數:
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靜止背景下運動物體的提取,跟蹤出運動軌跡 下載地址 https://download.csdn.net/download/li_haoren/10761361 1.兩遍掃描法得到第n幀的連通域,分離出各個連通域 2.各個連通域分別與已識別出的物體的第n-1幀& 若有並集 ...
參見 https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-07-02-7,實踐過程中碰到運行錯誤“找不到libcudart.so.11.0 ”,這樣解決,參考 【te ...
各種目標檢測方法介紹(懶人可以直接略過) 目標檢測是一個老話題了,在很多算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事:檢測當前圖片中有沒有目標?如果有的話,在哪?按照先驗知識和背景運動來划分的話,目標檢測方法大概可以分為兩大類: 第一,已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類 ...
區域和背景區分開了。在背景靜止的大前提下進行運動目標檢測的方法有很多,這些方法比較側重於背景擾動小噪聲的 ...
本文主要介紹下opencv中怎樣使用hog算法,因為在opencv中已經集成了hog這個類。其實使用起來是很簡單的,從后面的代碼就可以看出來。本文參考的資料為opencv自帶的sample。 關於opencv中hog的源碼分析,可以參考本人的另一篇博客:opencv源碼解析 ...
可以從靜態場景中檢測出移動的物體,並對目標進行標記和計數。本文的主要工作包括:在圖像預處理階段,本文采用HSV色彩空間減輕了目標陰影對目標提取的影響,采用中值濾波器去掉了椒鹽噪聲,采用圖像二值化使圖像變的簡單,采用圖像學去噪中的腐蝕和膨脹分別提取消除圖像噪聲和填充圖像空洞。在動態目標識別的階段 ...
在運動目標的前景檢測中,GMM的目標是實現對視頻幀中的像素進行前景/背景的二分類。通過統計視頻圖像中各個點的像素值獲取背景模型,最后利用背景減除的思想提取出運動目標。 步驟 GMM假設在攝像機固定的場景下,在一段足夠長的時間區間內,背景目標出現的概率要遠高於前景目標。利用監控視頻的這一特點 ...