import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('opencv-python-foreground-extraction-tut orial.jpg') mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8) #指定背景和前景模型 bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64) fgdModel = np.zeros((1,65),n

目标 在本章中, 我们将看到GrabCut算法来提取图像中的前景 我们将为此创建一个交互式应用程序. 理论 GrabCut算法由英国微软研究院的Carsten Rother,Vladimir Kolmogorov和Andrew Blake设计.在他们的论文"GrabCut"中:使用迭代图割的交互式前景提取.需要用最少的用户交互进行前景提取的算法,结果是GrabCut. 从用户角度来看,它是如何工作的?最初,用户在前景区域周围绘制一个矩形(前景区域应完全位于矩形内部).然后,算法会对其进

OpenCV2编译  基于高斯混合模型 #include<fstream> #include<iostream> #include<iostream> #include<highgui.h> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2\core\core.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2\high

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

静止背景下运动物体的提取,跟踪出运动轨迹 下载地址 https://download.csdn.net/download/li_haoren/10761361 1.两遍扫描法得到第n帧的连通域,分离出各个连通域 2.各个连通域分别与已识别出的物体的第n-1帧& 若有并集,则该连通域是该物体的一部分. 3.若还有剩下的连通域则单独作为一个物体. 前景提取: https://github.com/andrewssobral/bgslibrary 引用 https://blog.csdn.net/ic

一方面为了学习,一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识,具体的方法有很多,帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.更为具体的资料可以参考一下链接,作者做了很好的总结.点击打开链接http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 我只要针对作者提供

(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:(

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

计算机视觉life为读者整理了国内几十家涉及SLAM的优秀公司,涵盖自动驾驶.仓储机器人.服务机器人.无人机.AR.芯片相机等领域. 一 自动/辅助驾驶: 1.百度: 主要产品:自动驾驶软件 百度智能汽车开启未来之路.基于SD地图.ADAS地图.高精地图.人工智能.大数据, 向国内外车企提供自动驾驶系统解决方案和HMI人机交互平台:与车企.Tier1厂商.芯片厂商以及服务提供商等共同打造智慧汽车新生态自动驾驶软件服务自动驾驶软件服务,是面向汽车企业提供包括感知.自定位和决策在内的应用级自动驾驶辅

银行HR:寒门再难出贵子来源:金融行业网 2013 年 8 月 6 日 来源:天涯社区 作者:永乐大帝二世 本文是一位银行的HR写的,他工作了10年,接待了一群到银行实习的实习生,然后观察他们发生的好几个残酷故事. 全文: 现在越来越看清楚“性格决定命运”,性格这东西是熔透于骨髓的,性格的养成和学校教育没有多大关系,大多决定与家庭背景,和成长环境.从大学毕业出来的第一步,往往起到至关作用的是家庭背景,也就是从起跑线普通家庭的孩子就输了一大截.在一个物欲横流的时代,当金钱决定一切,成为人的终极信仰

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

#磨染的初心--计算机视觉的现状 [这一系列文章是关于计算机视觉的反思,希望能引起一些人的共鸣.可以随意传播,随意喷.所涉及的内容过多,将按如下内容划分章节.已经完成的会逐渐加上链接.] 缘起 三维感知 目标识别 3.0. 目标是什么 3.1. 图像分割 3.2. 纹理与材质 3.3. 特征提取与分类 3.4. 其它 目标(和自身)在三维空间中的位置关系 目标的三维形状及其改变.目标的位移 符号识别 数字图像处理 图像分割 为了通过材质.形状.结构识别目标,对图像进行分割应该是必然的选择.在这一

版本 3.4.6 1 Introduction to OpenCV OpenCV介绍Learn how to setup OpenCV-Python on your computer! 2 Gui Features in OpenCV Here you will learn how to display and save images and videos, control mouse events and create trackbar. 2.1 Getting Started with Im

OpenCV 中文版官方教程来了. OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,然而其中文版官方教程久久不来.近日,一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉,读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节.教程来自objectdetection.cn. 最新Opencv-Python中文版官方文档: http://woshicver.com 教程里有什么 教程根据官方提供的文档,尽量完整的进行了还原.包括简单的OpenCV-Python安装,如何显示和保存图像和视频,图像的基本操作,

一.前言 视频摘要又称视频浓缩,是对视频内容的一个简单概括,先通过运动目标分析,提取运动目标,然后对各个目标的运动轨迹进行分析,将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中,并将它们以某种方式进行组合.视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色. 视频摘要主要运用在对长时间的监控视频的压缩上,它可以将不同时刻场景内目标的运动显示在同一时刻,这样大量减少了整个场景事件的时间跨度.一般的视频摘要的步骤可以总结为: 视频读取$ \to $背景建模  $\to$ 前景提取$ \to$ 目标轨迹跟踪

自版本OpenCV2.2开始,OpenCV库便被划分为多个模块.这些模块编译成库文件后,位于lib文件夹中. opencv_core模块,包含核心功能,尤其是底层数据结构和算法函数. opencv_imgproc模块,包含图像处理函数. opencv_highgui模块,包含读写函数及视频的函数,以及操作图形用户界面函数. opencv_features2d模块,包含兴趣点检测子.描述子以及兴趣点匹配框架. opencv_calib3d模块,包含相机标定.双目几何估算以及立体视觉函数. open

自去年6月跳槽到某CDN厂,从偏向移动端开发又回到了专注后端,关于做一个移动应用独立开发者的计划暂时搁置,但是如马云所讲: "梦想还是要有的,万一实现了呢".去年下半年辛苦加班加点干活,但是却乐于其中,随着团队规模扩大,现在负担小多了.不仅仅是涉及时髦的大数据技术,而是体会到了很多非纯粹编码的道,不再死守XX编程语言,毕竟产出效率为王,更何况虽然是在大公司内,但实际也可看作是创业部门,除了极个别领域,大部分是业务驱动产品开发,技术仅仅是作为落地的工具,技术随着产品演化到某个阶段也会随着

图像识别.人脸识别可行的算法有很多.但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助.本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分. Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善.Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移.旋转.仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力.总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征

我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间.类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间.如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式的应用,这样的特征描述子显然是不可行的.而且,越占有越大的空间,意味着越长的匹配时间. 但是实际上SIFT或SURF的特征描述子中,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.我们可以用PCA.LDA等特