使用Kinect2.0的MultiSourceFrameReader,同时获取DepthFrameSource, ColorFrameSource, BodyIndexFrameSource,然后获取相应帧. hr = pMyKinect->OpenMultiSourceFrameReader(FrameSourceTypes::FrameSourceTypes_Depth | FrameSourceTypes::FrameSourceTypes_Color | FrameSourceTypes

1*前景色背景色 Alt+Delete 键 前景色填充 Ctrl+Delete 键 背景色填充 X 颜色转换 D 颜色互换 两个填充的原因: 2*图层(只要做东西就要建图层)透明的纸进行叠加,尽量多建图层,便于修改 F7 图层 新建图层:(1)倒数第二点击 (2)  Ctrl+Shift+N(不要用设置) (3)Ctrl+Shift+Alt+N常用 3*选区(做出来的是位图) 虚线:蚂蚁线 选取的目的是为了编辑 调色 抠图 做效果 取消选取:Ctrl+D 选区分类:(1)规则选区 1.矩形选框(

#include <iostream> // for standard I/O #include <string> // for strings #include <iomanip> // for controlling float print precision #include <sstream> // string to number conversion #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> //

    在使用C++编写halcon之前,确定自己有较好的C++基础,并熟悉一套开发平台如VC   Programmers_guide.pdf chapter7中有关于creating Aplicatin with halcon/c++的详细介绍     以vs2008为例 工具--->选项  (有图介绍不配文字啦)       用C++写例子  ~~取狒狒的眼睛 // #include "stdafx.h" #include "HalconCpp.h" #p

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者

ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者

今年3月, 微软推出了Kinect for Windows SDK 1.7 更新,包括了手势识别 Kinect Interactions 和实时 3D 建模 Kinect Fusion 两项新技术. 昨天,微软发布了Kinect for Windows SDK的1.8版本,新版本SDK进行了少量更新,但对Kinect Developer Toolkit中的示例进行了大量更新,包括新添加了对HTML5的支持,新的背景移除功能.Kinect Fusion 的色彩捕捉功能. Kinect Fusion

一.Vibe 算法的优点 Vibe背景建模为运动目标检测研究邻域开拓了新思路,是一种新颖.快速及有效的运动目标检测算法.其优点有以下两点: 1.思想简单,易于实现.Vibe通常随机选取邻域20个样本为每个像素点建立一个基于样本的背景模型,具有初始化速度快.内存消耗少和占用资源少等优点,随后,利用一个二次抽样因子φ,使有限的样本基数能近似表示无限的时间窗口,即在较少样本前提下,保证算法的准确性,最后,并采用一种领域传播机制保证算法的空间一致性. 2.运算效率高.有两方面的原因:一是Vibe背景模型

基于纹理边缘抑制的轮廓和边界检测(Contour and Boundary Detection) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 一幅复杂的自然场景图像中包含丰富的信息,视觉不可能对空间中的每一点赋予相同的关注程度.对人类视觉系统的实验表明:图像中的轮廓特征特别重要,它们在保留关于物体的边界有用的结构信息的同时,极大地降低了数据量,从而简化了信息的表达形式,使视觉能对各种瞬息万变的输入可以及时有效地处理.在很多情况下,根据画出了的

证件照背景替换 K-Means 背景融合 – 高斯模糊 遮罩层生成 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat mat_to_samples(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images/toux.jpg")

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

http://m.blog.csdn.net/blogercn/article/details/75004162 1.高端数码相机都具有背景虚化功能.背景虚化就是使景深变浅,使焦点聚集在主题上.一般的相机最好的虚拟方法便是用微距拍摄,如果主景与背景相距比较远,由于光学透镜对非焦点处景物的不能清晰成像的特点,可以免强实现类似虚化效果.如下. 2.相机拍摄背景虚化照片一般需要经过四个步骤: (1)使变焦倍率(焦距)尽可能大: (2)拍摄物与背景尽可能距离远: (3)镜头与拍摄物尽可能距离近: (4)

传统的前景背景分割方法有GrabCut,分水岭算法,当然也包括一些阈值分割的算法.但是这些算法在应用中往往显得鲁棒性较弱,达不到一个好的分割效果. 现代的背景分割算法融入了机器学习的一些方法来提高分类的效果.如KNN,混合高斯(MOG2),Geometric Multigrid.这些算法的基本原理就是对每一帧图像的环境进行学习,从而推断出背景区域. opencv的BackgroundSubtractor提供了这些现代的背景分割算法. 1.思想 1.定义1个KNN背景分割器对象 2.定义视频对象

1. 基本原理 使用元素的领域内像素的平均值代替该元素,可明显的降低图像灰度的尖锐变换.它的一种重要应用是模糊处理:得到感兴趣的区域的粗略表示,将次要的/小的元素与背景融合,使得主要的/较大的元素变得易于检测   $$ R=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} z_{i} $$   $m$为滤波器大小 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 import numpy as np def means_filter(input_image, filter_size): ''

“5G时代,边缘计算将发挥更大价值.”3月8日,阿里云边缘计算技术负责人杨敬宇向媒体表示,边缘计算作为5G时代的一项关键技术,未来将成为不可或缺的基础设施之一. 5G时代万物智联将真正成为现实,但对计算结构提出了新的要求,需要低时延.大带宽.高并发和本地化,个别场景中云.端协同计算可能无法满足用户需求. 云.边.端三体协同成为最佳解决方案——拥有高效.实时.安全特性的边缘计算将成为基础设施. 边缘计算是否会替代云计算?杨敬宇强调这二者并不是此消彼长的关系,应是天然互补的关系,相辅相成.缺一不可,

7月24日,阿里云峰会开发者大会在上海世博中心举办.作为2019年首场最受瞩目的云计算开发者大会,阿里云携一众云计算技术大牛与开发者面对面,探讨各自领域的技术干货与前沿趋势.同时,也发布了多项重大重磅新品与技术战略,其中国内首个全域覆盖的边缘计算基础设施产品备受瞩目. 边缘计算-5G时代的新型基础设施 据IDC估计,2020年将有超过500亿的终端与设备联网,而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘分析.处理与储存.边缘计算市场规模将超万亿,成为与云计算平分秋色的新

平滑发布的介绍 背景 单位的云办公相关系统没有成熟的平滑发布方案,导致每一次发布都是直接发布,dll文件或配置文件的变更会引起站点的重启. 云办公系统的常驻用户有10000+,即使短短半分多钟,也会收到一堆投诉.基于此,我们梳理了一套平滑发布的方案. 实施方案 1.跟nginx代理服务器约定了一个健康检查的接口 2.通过接口返回的http状态码来让ngx是否分流用户请求(这个我们单位的技术部那边有标准的做法) 3.根据提供的这个服务健康检查的接口:nginx判断只要某个实例的接口返回5xx的状态

(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:(

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法