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,

WINDOWS系统Eclipse+NDK+Android + OpenCv 参考文档博客 1 NDK环境搭建 http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee22d908799eadeec9f.html 2 官方文档 Android.mk与Application.mk如何编写,OpenCV库如何调用 http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/dev_

最近打算写一个android 平台opencv 的小程序,着手查找了一下资料.网络上的资料参差不齐,有一些都比较老旧,我参考了前面的方法找到了一个简单的搭建方法,分享给大家. 0,环境的搭建: java 虚拟机环境搭建,网络资料很多不再赘述. android 开发环境的搭建参见我的上一篇博客 基于adt-bundle-windows-x86的android开发环境搭建. 下面说明如果搭建 android opencv 环境: 下载NDK http://developer.android.com/

1.OpenCV样例调试:<OpenCV Sample - image-manipulations>       blog+报错:E/CAMERA_ACTIVITY(17665): CameraWrapperConnector::connectToLib ERROR: cannot dlopen camera wrapper library            原因:google好多资料后发现少了libnative_camera.so库,我去opencv libs下面看,你会发现有好多版本的

之前一直用IntelliJ IDEA 导入 opencv_android_sdk 的 java 包,在最后一步finish时,始终出错. 后来重新安装Android Studio 重复以上步骤,能顺利导入包 openCVLibrary320 (原因未知). 导入包后注意修改 sdk的 build.gradle 中的 android { compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersio

最近工作需求:用opencv来先做一个demo.扫描照片进行边缘检测和透视矫正. 之后会加入照片降噪等处理. 请教了一下搞图像的同事.他的提议: 1.绿盟的“黄色照片检测” 用的是动态的opencv库.apk反编译出来有显示,导致技术人员对这个的应用评价变差. 2.opencv 用在这两个功能上,属于大材小用.用c语言写一两个函数,java层把照片传到c层.速度很快就可以完成. 3.opencv 只是提供一个框架,具体的功能实现,还是要自己写.功能很少的情况下,没有想象的那么好用和简便. 4.推

前言:人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 前提:已下载并编译了相关功能包集,如还未下载,可通过git下载:https://github.com/huchunxu/ros_exploring.git 一.人脸识别 启动命令 cd ~/catkin_ws/src/robot_perception/robot_vision/

  前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,上一章节使用了dnn中的tensorflow,本章使用yolov3模型,识别出具体的分类.   Demo   320x320,置信度0.6  608x608,置信度0.6(.cfg里面是608)   yolov3模型下载 coco.names:模型具体的分类信息.https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names yolov3.weights:权重文件ht

近期编译了android下支持opencl的opencv,使用opencl能力的关键是用cv::UMat替换cv::Mat. 实际使用后发现坑很多,非常不成熟,不推荐使用这种方式来提升实际产品的性能. 每个UMat产生的时候会从gpu分配内存,而GPU分配内存是很慢的:使用Mat的时候,这点开销不值得一提,但是UMat完全不是一回事.因此,UMat一定一定要重用,避免反复分配. mat.getUMat()方法很多坑,引用计数的错误很难查,至今没搞明白原理.因此一直用mat.copyTo(umat

光流的概念是由一个叫Gibson的哥们在1950年提出来的.它描述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,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对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法.那么所说的光流到底是什么鬼? 简单来说,上图表现的就是光流,光流描述的是图像上每个像素点的灰度的位置(速度)变化情况,光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的"运动".研究光流场的目的就是为了

原文链接:https://blog.csdn.net/cike14/article/details/50649811 import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.GaussianB

---恢复内容开始--- 2016年4月12日编写 一.第一步:搭建eclipse开发环境 1.在eclipse官网中下载eclipse.zip进行解压即可.没有版本要求,但要和电脑的位数相匹配.如:电脑是64位,就下载64位的版本. 2.下载jdk,即java开发工具包.有了jdk就可以编写java程序了.可以到oracle官网下载jdk,1.7版本即可.注意:电脑如果是64位,就下载64位版本的. 3.配置jdk的环境变量. (1)JAVA_HOME: D:\Java\jdk1.7.0_75

关于如何用纯OpenCV实现图片叠加的例子实在是太少,太多的是使用 C++,JNI实现的,如果要用C++的话,我们为啥不转行做C++ 下面的例子基于 Android JavaCV 实现了在im_beauty 美女图片上  添加im_flower3 小花图片 并显示 需要在res/drawable目录下 放两个文件 im_beauty, im_flower3 注意im_flower3一定要比im_beauty图片尺寸要下小 package com.KyleOpencvImageAdd; impor

前几篇文章中有提到对openCV环境配置,这里再重新梳理导入和使用openCV进行简单的人脸检测(包括使用级联分类器) 一 首先导入openCVLibrary320 二 设置gradle的sdk版本号与当前项目一致 compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersion 14 targetSdkVersion 26 } 三 新建 jniLibs 目录 在 app/src/main 目录下

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释:

最近两天开发一个使用OpenCV集成的一个识别车牌号的项目,困难重重,总结一下相关经验,以及开发注意事项: 一.开发环境: Android Studio 个人版本 3.1.4 NDK下载:14b CMake:Android Studio SDK Tools中下载 参考资料:https://github.com/zeusees/HyperLPR   集成有冲突未解决: 很实用的一个Dmeo以这个为例 https://blog.csdn.net/u011686167/article/details/

https://github.com/opencv/opencv/wiki http://code.opencv.org/issues/4185 Hello, I finally get a ride of Android build from sources.This is built only for arm devices. you can found the libnative_camera_r5.0.0.so here : https://svn.scolring.org/trunk/

转载自http://blog.csdn.net/jesse__zhong/article/details/24889709 .......省略包 public class Staticdetection2Activity extends Activity { final private static String TAG = "StaticrecognitionActivity"; final private int PICTURE_CHOOSE = 1; private ImageV

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:

原文链接:http://answers.opencv.org/question/134783/android-opencv-finding-extreme-points-in-contours/ 导    读:本例子使用轮廓分析,寻找到轮廓的极点:使用了STD的SORT特性.   提出问题: Good Evening, I have a trouble with finding extreme points in frames. I am detecting all contours, but