源码在这 #!/usr/bin/env python ''' Camshift tracker ================ This is a demo that shows mean-shift based tracking You select a color objects such as your face and it tracks it. This reads from video camera (0 by default, or the camera number the u…

#!/usr/bin/env python ''' This module contais some common routines used by other samples. ''' import numpy as np import cv2 import os from contextlib import contextmanager import itertools as it image_extensions = ['.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.…

#!/usr/bin/env python ''' Video capture sample. Sample shows how VideoCapture class can be used to acquire video frames from a camera of a movie file. Also the sample provides an example of procedural video generation by an object, mimicking the Vide…

stereo_calib是OpenCV官方代码中提供的最正统的双目demo,无论数据集还是代码都有很好实现. 一.代码效果: 相关的内容包括28张图片,1个xml和stereo_calib.cpp的代码 直接引入的代码不能给正常运行,我们需要进行一些修改. 报了4个错误,主要是定义和引入问题,都可以解决. 包括定义: #define  INTER_LINEAR_EXACT 1 以及 主要目的,就是确保输入的参数正确,图片能够被读到. 由于原始代码很贴心地将参数都设置正确了(可以参考下图,长为9.…

前段时间看的OpenCV,其实有很多的例子程序,参考代码值得我们学习,对图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征有一定了解后. 对本文中的例子程序刚开始没有调通,今晚上调通了,试了试效果还可以,还需要深入理解.值得大家动手试试,还是很有成就感的,虽然是现成的例子....... 环境:OpenCV3.1+VS2013+WIN10 复制代码/*! * \file Capture.cpp * * \author ranjiewen * \date 十一月 2016 * * http:…

__init__.py一般是为空,用在一个python目录中,标识该目录是一个python的模块包 先上来看一个例子: .: test1 test2 test_init.py ./test1: time.py ./test2: cpuinfo.py cpuinfo.pyc __init__.py __init__.pyc test_init.py里面的代码如下: 1 from test2 import cpuinfo 2 from test1 import time 3 time.py里面: 1…

采集图片显示视频: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main () { CvCapture *cap = cvCaptureFromCAM(); //CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi"); IplImage* img; cvNamedWind…

灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c…

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方…

之前博文中讲解过kalman滤波的原理和应用,这里用一个跟踪鼠标的例程来演示怎么在opencv里用自带的kalman函数进行目标跟踪,文章的内容对做图像跟踪有借鉴意义.文章主要是网络资源进行整理和简单解读,来源见参考. 运动模型的建立: 在进入kalman跟踪之前,首先要建立鼠标运动的模型,至少有两个状态变量:鼠标位置x,y,也可以是四个状态变量:位置x,y和速度vx,vy.两个测量变量:鼠标位置x,y.由于鼠标的运动是个随机运动,并没有一个精确复杂的数学模型.在粒子滤波博文中,也做过图像跟踪,…

学习目标 在本章中, 我们将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法. Meanshift Meanshift背后的直觉很简单,假设你有点的集合.(它可以是像素分布,例如直方图反投影).你会得到一个小窗口(可能是一个圆形),并且必须将该窗口移到最大像素密度(或最大点数)的区域.如下图所示: 初始窗口以蓝色圆圈显示,名称为"C1".其原始中心以蓝色矩形标记,名称为"C1_o".但是,如果找到该窗口内点的质心,则会得到点"C1_r&qu…

之前有关卡尔曼滤波的例子都比较简单,只能用于简单的理解卡尔曼滤波的基本步骤.现在让我们来看看卡尔曼滤波在实际中到底能做些什么吧.这里有一个使用卡尔曼滤波在窗口内跟踪鼠标移动的例子,原作者主页:http://home.wlu.edu/~levys/ 首先,第一步是选取状态变量,这里选择系统状态变量为x=[x, y]T ,即状态变量选为鼠标在窗口内的位置.通过鼠标事件响应的回调函数可以获得鼠标当前位置,即观测值z = [x, y]T.对于这一问题外界控制量u=0. 观测噪声和系统噪声的选择需要靠实验…

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt…

这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理. 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选)   目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码   简介 本文记录了对OpenCV示例contours2.cpp的分析. 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/contours2_8cpp-example…

1  基于阈值 1.1  基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理). 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j)…

OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点. 以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例,主要分析其中的这两种角点检测源代码.角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 http://www.cnblogs.com/riddick/p/7645904.html,分析的很详细,不再赘述.本文主要分析其源代码: 1. Har…

前言 简单的人脸检测程序可以直接基于opencv的函数库进行实现,本文介绍一下detectMultiScale函数. 函数简介 opencv2人脸检测使用的是detectMultiScale函数,可以检测出图片中的所有人脸,并将vector类型保存各个人脸的位置和大小,用矩形Rect类表示,该函数由分类器的对象进行调用. Haar特征分类器 Haar特征分类器就是一个XML文件,是opencv官方训练好的检测器,可以直接调用,存放在opencv的安装目录下. .\opencv\sources\d…

OpenCV 官方提供的示例程序,具体位于...\opencv\sources\samples\cpp 目录下. ...\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code 路径下,存放着和官方教程配套的示例程序,其内容按 OpenCV 各组件模块而分类,非常适合学习. 如:彩色目标追踪 CamShift(...\opencv\sources\samples\cpp\camshiftdemo.cpp) 程序的用法是根据鼠标框选区域的色度光谱来进行摄像头读入的视频目标…

本文将结合实例代码,介绍 OpenCV 如何查找轮廓.获取边界框. 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入.并指定些选项调用即可. 我们以下图作为示例: 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像: 其使用预训练好的实例分割模型来生成的,脚本可见 detectron2_seg_threshold.py.模型检出结果,如下: 模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框.但其他模型会有只出预测掩…

原创博客:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 颜色追踪块CamShift滤波器. 首先确保你的kinect驱动或者uvc相机驱动能正常启动:(如果你使用的是kinect,请运行openni驱动) roslaunch openni_launch openni.launch 如果你没有安装kinect深度相机驱动,请看我前面的博文. 然后运行下面的launch文件: roslaunch rbx1_vision camshift.launch 当视频出…

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地: 根据抠取的/已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 效果如下: 图1 摄像头人脸识别效果gif 1.总体流程 先说下 人脸检测 (face detection) 和 人脸识别 (face…

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,提取人脸特征,通过计算欧氏距离来和预存的人脸特征进行对比,达到人脸识别的目的: 可以自动从摄像头中抠取人脸图片存储到本地,然后提取构建预设人脸特征: 根据抠取的 / 已有的同一个人多张人脸图片提取128D特征值,然后计算该人的128D特征均值: 然后和摄像头中实时获取到的人脸提取出的特征值,计算欧氏距离,判定是否为同一张人脸: 人脸识别 / face recognition的说明: wikipedia 关于人脸识别系统 / fac…

由于相机正面白摄物体时,相机的光轴方向可能发生变化,带来扭曲.而SIFT算法虽具有完全的尺度不变性,但不具有完全的仿射不变性,对拍摄角度发生大角度空间变化的图像特征提取有一定的局限性.ASift通过模拟经度与纬度实现完全的仿射不变,然后用SIFT算法把模拟图像进行比较,最后实现特征匹配. ASIFT算法的具体步骤如下: 1.选取采样参数,模拟不同经度与纬度的图像. 2.计算模拟图像的特征. 3.结合所有的模拟图像的特征,进行特征匹配. 注意:ASIFT提供的一种框架,其核心思想是模拟不同的经度与…

哈哈,今天的话题有点那什么了哈.咱们应该秉承学习技术的角度来看,那么就开始今天的话题吧. 思路来源 今天很偶然的一个机会,听到别人在谈论现在的"刷量"行为,于是就激发了我的好奇心.然后看了下requests模块正好对我有用,就写了一个简单的测试用例.神奇的发现这一招竟然是管用的.那还等什么,开刷咯. 前奏 思路很简单,就是一个发送请求的实现,就可以了.代码如下: headers = { 'referer':'http://blog.csdn.net/', 'User-Agent':'M…

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv…

编写你的第一个 Django app,第二部分(Page 7)转载请注明链接地址 本教程上接前面的教程.我们会配置数据,创建你的第一个 model,并对Django 自动生成的 admin 站点进行快速的介绍. 数据库设置 现在,打开 mysite/settings.py.它是一个带有模块级变量的普通 Python 模块,也是 Django 的配置文件. 默认情况下,配置中使用的是 SQLite,如果你是一个数据库新手,或者你只是对 Django 刚兴趣儿想尝试一下,这是最简单的选择.Pytho…

像素运算 分为算术运算和逻辑运算 算术运算: 加减乘除 调节亮度 调整对比度 逻辑运算: 与或非 遮罩层控制 一:算术运算 import cv2 as cv import numpy as np def add_demo(m1,m2): dst = cv.add(m1,m2) cv.imshow("add_demo",dst) def subtract_demo(m1,m2): dst = cv.subtract(m1,m2) cv.imshow("subtract_demo…

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/51866567 这段时间对opencvSGBM半全局立体匹配算法进行了比較仔细的研究.现总结一下. 本文先描写叙述一下opencvSGBM算法流程,接着给出调用opencvSGBM须要设置參数的含义.数值选取以及执行效果.最后贴出opencvSGBM源代码. 第一部分:SGBM算法研究总结: 整个算法实现分为 1预处理 2代价计算 3动态规划(默认4条路径) 4后处理 这四个…

在介绍这个之前,可以先看下python的目录Python\Lib\site-packages下面的文件夹,你会发现这个目录下面有DatabaseLibrary.RequestsLibrary.Selenium2Library等等这些我们熟悉的名称,没错,就是在RIDE编辑框里面import的包名,所以有时候为什么会import失败(导入后显示红色),就是因为这个目录没有你要导入的包.因此,我们如果要开发自定义关键字库,就可以在这个目录新建一个类似的文件夹即可,具体结构是怎么样的,可以先看看Req…

本篇文章主要是解读模型主体代码modeling.py.在阅读这篇文章之前希望读者们对bert的相关理论有一定的了解,尤其是transformer的结构原理,网上的资料很多,本文内容对原理部分就不做过多的介绍了. 我自己写出来其中一个目的也是帮助自己学习整理.当你输出的时候才也会明白哪里懂了哪里不懂.因为水平有限,很多地方理解不到位的,还请各位批评指正. 1.配置 class BertConfig(object): """Configuration for `BertModel…