一.图像处理的基本操作 因为这是第一篇写opencv的笔记,故先讲讲在python下写opencv的基本操作.总共总结了三点如下: 开头一定要加编码声明:-*- coding: utf-8 -*- python下记得引入opencv模块:import cv2 要知道如何读取并展示图片,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np name1=cv2.imread(图片名称,如何读取)#读取图片 cv2.imshow(窗口名…

最近项目时间很紧,抓紧时间集中精力去研究android平台的opencv里的物体跟踪技术 其他几篇文章有时间再去完善吧 从网上找到了一些实例代码,我想采取的学习方法是研究实例代码和看教程相结合,教程是ndk编程方面的编程规则等.opencv人脸识别.物体跟踪这一块的教程 (1)人脸检测与跟踪库 asmlibrary   分析和研究 http://www.oschina.net/p/asmlibrary http://yaohan.sinaapp.com/topic/3/asmlibrary#co…

Video来源地址 一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去.一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波.从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理.根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种,Sampling Impor…

openCV光流法追踪运动物体 email:chentravelling@163.com 一.光流简单介绍 摘自:zouxy09 光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的.它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的相应关系.从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法.一般而言,光流是因为场景中前景目标本身的移动.相机的运动,或者两者的共同运动所产生的. 研究光流场的目的就是为了从图片序列…

OpenCV 可以使用光流法检测物体运动,贴上代码以及效果. // opticalflow.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // Example 10-1. Pyramid Lucas-Kanade optical flow code // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any…

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体跟踪2 初步实现了去燥跟踪,并用圆点标注障碍物 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80780205 测试过程中发现,当存在两个障碍物相对于雷达扫描射线重叠时,距离教远的障碍物信息会丢失.即获取不到数据,不重叠时,重新检测到数据.但由于数据帧丢失,被算法判断为移除一个. 添加一个新的,造成跟踪失败或较大误差.如下图: 当障碍物重叠时,被遮挡的信息丢失,造成误处理(障碍物标记颜色改变---…

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体跟踪 接前两篇博客: 激光雷达数据解析并绘制雷达图 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738619 激光雷达-移动物体检测 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738995 以及仅用WPF处理:绘制2D激光实时图 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/8073…

AR技术已经被广泛应用于营销.教育.游戏.展览等场景.通过2D图像跟踪技术和3D物体跟踪技术,用户只需使用一台手机进行拍摄,即可实现海报.卡牌等平面物体以及文物.手办等立体物体的AR效果.尽管近年来2D图像跟踪和3D物体跟踪算法已经取得了很大的进步,但受限于环境等因素影响,效果仍然有很大提升空间,是目前AR开发者的研发难点. HMS Core AR Engine提供了2D图像和3D物体的端云协同跟踪技术,让开发者更简单便捷地开发AR类应用,让用户拥有更丰富的AR交互体验. 2D图像跟踪技术 端云…

跟踪就是在连续视频帧中定位物体,通常的跟踪算法包括以下几类: 1. Dense Optical Flow 稠密光流 2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法(Kanade-Lucas-Tomshi) 3. Kalman Filter 4. Meanshift and Camshift 5. Multiple object tracking 需要注意跟踪和识别的区别,通常来说跟踪可以比识别快很多,且跟踪失败了可以找回来. OpenCV 3以后实现了很多追踪算法,…

如何将运动物体的轨迹画出来 我的想法是先:用CAMSHIFT跟踪物体,这个函数会返回一个track_box,将box的中心提取出来,然后以这个中心在另外的图像上画出来,然后将这张图像处理,提取轮廓,提取出来的轮廓就是物体的运动的序列. 示例: //对运动物体的跟踪://如果背景固定,可用帧差法 然后在计算下连通域 将面积小的去掉即可//如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别 可用基于颜色的跟踪 如CAMSHIFT 鲁棒性都是较好的//如果背景复杂,如背景中有和前景一样的颜色 就需要…

效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h…

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T…

引自:http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/73699335 HLS颜色模型 HLS颜色空间,三个分量分别是色相(H).亮度(L).饱和度(S),这三个分量进行数字化处理,取值范围为: ,, 模型可以通过以下两幅图像理解(来自维基百科)           调节L分量,观察效果 从上图种可以看出,我们固定一个颜色(H),那么随着饱和度(S,Chroma)的增加,颜色越来越深,OpenCV通过定义函数cvtColor实现BGR颜色空间…

OpenCV的颜色空间转换函数:   C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )   参数dstCn原来一直沿用CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB等格式,但最新几个版本的OpenCV已改为COLOR_BGR2GRAY类似形式,今天才看源代码imgproc.hpp才发现,但官方文档还没修改,如下图,如果程序中使用较新的版本Op…

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q…

当希望重新设定一个目标进行跟踪的时候,以下两种做法都是无效的: 1.将新对象的Rect2d直接传递给update()函数: 2.再次使用tracker的init()函数. 解决办法:重新创建一个Tracker对象. 使用create函数建立一个新对象即可: #opencv追踪方法tracker_types = ['BOOSTING', 'MIL', 'KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'MOSSE', 'CSRT']tracker_type = tracker_types[6…

OpenCV-Python 中文教程 OpenCV官方教程中文版(For Python) OpenCV2-Python-Tutorials 段力辉 译 说明:搬运自linux公社pdf文件,粗略搬运,仅作个人笔记参考,有时间再美化 部分文件参考: https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py…

机器人建模与仿真URDF(Unified Robot Descrption Format,统一机器人描述格式),ROS提供了URDF的c++解析器.安装语法检查工具sudo apt-get install liburdfdom-tools检查urdf语法check_urdf xxx.urdf查看urdf模型的整体结构urdf_to_graphiz xxx.urdf =========================================================== 机器视觉摄像…

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj…

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一…

学习如歌对图像进行颜色空间转换,从BGR到灰度图,或者从BGR到HSV等 创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体 1.转换颜色空间 OpenCV中有超过150种进行颜色空间转化的方法,但是实际上经常用到的也就两种:BGR<->Gray,BGR<->HSV 要用的函数是cv2.cvtColor(input_img,flag)flag就是转换类型 cv2.COLOR_BGR2GRAY 就是BGR<->Gray转换 cv2.COLOR_BGR2HSV 就是BGR&…

# coding: utf-8 ''' 第13章主要介绍:颜色空间转换 ''' import cv2 import numpy as np ''' 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型:cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2HSV HSV(Hue , Saturation , Value):色调,饱和度,明度 色度H:用角度度量,取值…

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的…

颜色空间转换 对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等 我们要用到的函数是:cv2.cvtColor(input_image ,flag),其中 flag就是转换类型,常用的就几种转换的类型: 对于 BGR↔Gray 的转换,我们要使用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY.同样对于 BGR↔HSV 的转换,我们用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV. 物体跟踪 通过某个颜色来跟踪一个物体, • 从视频中获取每一帧图像 •…

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199…

OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Object…

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS…

      OpenCV是一个开源的视觉库,其中包括很多计算机视觉的算法实现.在版本2.2以后,OpenCV采用C++特征的API,在1.x版本中,OpenCV函数都是传统的C语言形式.       OpenCV采用模块化的结构,每个模块都是由一些动态和静态库组成,该模块会实现一些特定的计算机视觉算法.要使用某个特定的库,我们必须在程序中先包含该库的头文件,并把该库的lib作为链接库. 例如要使用core和highgui库,则必须在程序源文件中包含: #include <opencv2/core…

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199…

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(…