目录 1 时间中值滤波 2 使用中值进行背景估计 3 帧差分 4 总结和代码 5 参考 许多计算机视觉应用中,硬件配置往往较低.在这种情况下,我们必须使用简单而有效的技术.在这篇文章中,我们将介绍一种这样的技术,用于在摄像机静态并且场景中有一些移动物体时估计场景的背景.这种情况并不罕见.例如,许多交通和监控摄像机都是严格固定的. 1 时间中值滤波 为了理解我们将在本文中描述的想法,让我们考虑一维中的一个更简单的问题.假设我们每10毫秒估算一个数量(比如房间的温度).比方说,房间的温度是华氏70度…

本文主要讲述利用OpenCV制作低成本立体相机以及如何使用OpenCV创建3D视频,准确来说是模仿双目立体相机,我们通常说立体相机一般是指双目立体相机,就是带两个摄像头的那种(目就是指眼睛,双目就是两只眼睛),这种双目摄像机模仿人的视觉,所以应用很广泛(主要是工业机器人视觉).双目摄像机也广泛应用于无人驾驶,比如特斯拉.图森未来,小鹏汽车在自家的无人驾驶汽车上都安载了立体相机,双目和多目的都有.另外双目视觉加上深度学习还蛮好水论文的.本文主要说的是低成本,实际上没人这样干,有专门的双目立体相机,…

本文主要介绍基于OpenCV contrib中的quality模块实现图像质量评价.图像质量评估Image Quality Analysis简称IQA,主要通过数学度量方法来评价图像质量的好坏. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见: OpenCV_contrib库在windows下编译使用指南 本文所有代码见: OpenCV-Practical-Exercise 文章目录 1 OpenCV中图像质量评价算法介绍 1.1 相关背景 1.2 OpenC…

目前有许多算法来衡量两幅图像的相似性,本文主要介绍在工程领域最常用的图像相似性算法评价算法:图像哈希算法(img hash).图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似.两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小,通过这种方式就能够比较两幅图像是否相似.在实际应用中,图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较. 为什么图像哈希算法能够评估两幅图像的相似性,这就需要从哈希值说起,哈希值计算算法的本质就是对原始数据进行有损压缩,有损…

目录 1 背景 1.1 什么是目标跟踪 1.2 跟踪与检测 2 OpenCV的目标跟踪函数 2.1 函数调用 2.2 函数详解 2.3 综合评价 3 参考 在本教程中,我们将了解OpenCV 3中引入的OpenCV目标跟踪API.我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3中提供的8种不同的跟踪器BOOSTING,MIL,KCF,TLD,MEDIANFLOW,GOTURN,MOSSE和CSRT.我们还将学习目前跟踪算法的通用原理.OpenCV版本至少OpenCV3.4.1以上.同时需要调用open…

人类具有一种视觉注意机制,即当面对一个场景时,会选择性地忽略不感兴趣的区域,聚焦于感兴趣的区域.这些感兴趣的区域称为显著性区域.视觉显著性检测(Visual Saliency Detection,VSD)则是一种模拟人类视觉并从图像中提取显著性区域的智能算法.如下面左边的图所示,人眼在观看该图片时会首先注意其中的小狗,自动忽略背景区域,小狗所在区域就是显著性区域.通过计算机视觉算法对左边的图像进行视觉显著性检测能够得到下图右边的结果,其中黑色区域为不显著区域,白色为显著区域,显著性检测在机器人领…

图像超分辨率(Image Super Resolution)是指从低分辨率图像或图像序列得到高分辨率图像.图像超分辨率是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题,广泛应用于医学图像分析.生物识别.视频监控和安全等领域.随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上,相比传统图像超分方法,取得了更优的性能和效果. 文章目录 1 OpenCV dnn_superres模块介绍 2 OpenCV dnn_superres模块使用 2.1 图像超分放大单输出 2.1.1 接口介绍 2.…

运动背景分割法Background Segment主要是指通过不同方法拟合模型建立背景图像,将当前帧与背景图像进行相减比较获得运动区域.下图所示为检测图像: 通过前面的检测帧建立背景模型,获得背景图像.然后检测图像与背景图像相减即为运动图像,黑色区域为背景,白色区域为运动目标,如下图所示: 在OpenCV标注库中有两种背景分割器:KNN,MOG2.但是实际上OpenCV_contrib库的bgsegm模块中还有其他几种背景分割器.本文主要介绍OpenCV_contrib中的运动背景分割模型及其用…

目录 1 什么是霍夫变换 1.1 应用霍夫变换以检测图像中的线条 1.2 累加器 1.3 线条检测 1.4 圆环的检测 2 代码 3 参考 1 什么是霍夫变换 霍夫变换是用于检测图像中的简单形状(诸如圆形,线条等)的特征提取方法."简单"形状是可以仅由几个参数表示的形状.例如,一条线可以用两个参数(斜率,截距)表示,一个圆有三个参数:中心坐标和半径(x,y,r).霍夫变换在图像中找到这样的形状方面做得很好.使用Hough变换的主要优点是它对遮挡不敏感.让我们通过一个例子来看看霍夫变换是…

本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡.通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息,使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式,以提高图像的视觉价值和使用价值.本文主要通过OpenCV contrib中的intensity_transform模块实现图像对比度均衡.如果想了解具体相关方法原理见冈萨雷斯主编的图像处理经典书籍 数字图像处理Digital Image Processing 第四版第三章. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见…