很好的入门资料 向面试官一句话解释卡尔曼滤波: 用上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这一次的先验状态估计和先验误差估计: 用1得到的本次先验误差估计和测量噪声,得到卡尔曼增益: 用1,2步骤得到所有先验误差估计和测量噪声,得到本次的最优估计. 一句话解释:对模型的预测值和实际的观测值进行加权,迭代计算出未来的状态. 对于上面三句话的一些解释: 先验:根据以往的结果去推导 后验:得到当前结果之后再去修正 卡尔曼增益作用:将"粗略估计"变成"最准确的估计" 卡尔曼

(OpenCV读取视频.OpenCV提取视频每一帧.每一帧图片合成新的AVI视频)CvCapture 是视频获取结构 被用来作为视频获取函数的一个参数 比如 CvCapture* cap; IplImage* cvQueryFrame( cap ); 从摄像头或者文件中抓取并返回一帧———————————————————————— Opencv读取视频代码   #include "stdafx.h" #include"highgui.h" int main(int

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)

转自:https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8205121.html 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 cvResize () 原型: voidcvResize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR ); 说明: src 表示输入图像.dst表示输出图像.intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值,CV_INTER_LINEAR

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

0 卡尔曼OPENCV 预测鼠标位置 卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件.对于每个时刻的系统扰动和观测误差(即噪声),只要对它们的统计性质作某些适当的假定,通过对含有噪声的观测信号进行处理,就能在平均的意义上,求得误差为最小的真实信号的估计值. 因此,自从卡尔曼滤波理论问世以来,在通信系统.电力系统.航空航天.环境污染控制.工业控制.雷达信号处理等许多部门都得到了应用,取得了许多成功应用的成果. 卡尔曼滤波器会对含有噪声的输入数据流(比如计算机视觉中的视频输入)进行递归操作,并产生

文件夹中含有子文件夹,修改子文件夹中的图像存储格式,把png图像改为jpg图像,python代码如下: import os import cv2 filePath = 'C:\\Users\\admin\\Desktop\\img' for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(filePath): path = [os.path.join(dirpath, names) for names in filenames] for str in path:

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w

处理器图像: 处理后图像: 代码: from PIL import Image image = Image.open('4.jpg') image = image.convert('L') image.show() import numpy as np image = np.asarray(image) image = (image > 135) * 255 image = Image.fromarray(image).convert('RGB') image.show() image.save

参考http://wiki.ubuntu.org.cn/MySQL%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%8C%87%E5%8D%97 版本为5.7 一.安装 安装命令sudo apt-get install mysql-server 但是由于存在旧版本或者卸载不干净,可能报错如下 参考https://www.linuxidc.com/Linux/2018-04/151989.htm 更新系统 sudo apt-get update 然后,修复安装错误,会提示输入mysql用户名密码 sud

加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi

1.图像滤波算法(cv2) https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270 2.

#-*-coding:utf-8-*- import os import os.path from PIL import Image import time def ResizeImage(filein, fileout, width, height, type): img = Image.open(filein) out = img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-quality dir_path

# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/03/20 17:02 # @Author : cxa # @File : sss.py # @Software: PyCharm import cloudsight auth = cloudsight.SimpleAuth('apikey') api = cloudsight.API(auth) with open('1.png', 'rb') as f: response = api.image_request(f

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在moviepy官网的案例<Tracking and blurring someone's face>和CSDN的moviepy大神ucsheep<MoviePy - 中文文档4-MoviePy实战案例-追踪人脸,打马赛克>都提供了追踪人脸并给影片中卓别林脸部打马赛克的样例,二者代码完全相同. 但老猿按照同样的方法实现却报ImportError错: from moviepy.video.tools.tracking import

本次课题实现目标跟踪一共用到了三个算法,分别是Camshift.Kalman.CSRT,基于Python语言的Tkinter模块实现GUI与接口设计,项目一共包含三个文件: main.py: # coding:utf-8 # 主模块 import Tkinter import tkFileDialog import cv2 import time from PIL import ImageTk # 导入自定义模块 import track import utils # 设置窗口800*480 r

javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 前言: 这是个很常用的操作,一般我们的网站在用户上传图片时都会给图片添加一个水印以防止其他站点盗图的行为 实现功能:①给图片增加文字水印②给图片增加图片水印 一.核心功能实现: 1.添加文字水印 // 加文字水印 public void mark(Buffe

最近在研究FFmpeg,比较惊讶的是网上一大堆资料都是在说如何从已有的视频中截取一帧图像,却很少说到如何直接从摄像头中捕获一帧图像,其实我一直有个疑问,就是在Linux下,大家是用什么库来采集摄像头的(opencv?)?还是自己写v4l2的代码来实现?我之前一直都是用v4l2来采集摄像头的.经过一些时间的研究,最后成功地用FFmpeg实现了从摄像头采集一帧图像,实现代码也非常简单.不多说,上代码. #include #include #include #include #include #inc

1.时间操作//获取当前时间 格式是%Y-%m-%d %H:%M:%ScurrTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))//获取前一天日期格式为%Y-%m-%dyesterday = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)//获取前一个小时日期yesterday = (datetime.datetime.now() - datetime.t

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

最近在研究FFmpeg,比较惊讶的是网上一大堆资料都是在说如何从已有的视频中截取一帧图像,却很少说到如何直接从摄像头中捕获一帧图像,其实我一直有个疑问,就是在Linux下,大家是用什么库来采集摄像头的(opencv?)?还是自己写v4l2的代码来实现?我之前一直都是用v4l2来采集摄像头的.经过一些时间的研究,最后成功地用FFmpeg实现了从摄像头采集一帧图像,实现代码也非常简单.不多说,上代码. #include <stdio.h> #include <string.h> #in