OpenCV常用图像拼接方法将分为四部分与大家分享,这里是第一种方法,欢迎关注后续. OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接,俗称硬拼,就是简单的将两张图片合并成一张大图. 方法比较简单,这里直接上代码: // 01_Combine_Two_Images.cpp // 环境 VS2017 + OpenCV4.4.0 // 功能介绍:用于将两张图片拼接成一张大图(以左右拼接为例),俗称的硬拼方法 // 特点:简单粗暴,实际应用对拍摄条件要求苛刻,适用性差 #include "pch.h&q

OpenCV实现SIFT和KDtree和RANSAC图像拼接源代码,此源代码由Opencv2.4.13.6和VC++实现,代码本人已经调试过,完美运行,效果如附图.Opencv2.4.13.6下载地址:http://www.211xun.com/download_page_1261_cn.html 点击下载

// //  MJViewController.m //  05-汤姆猫 // //  Created by apple on 14-3-24. //  Copyright (c) 2014年 itcast. All rights reserved. // #import "MJViewController.h" @interface MJViewController () - (IBAction)drink; - (IBAction)knock; - (IBAction)rightF

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

代数运算,就是对两幅图像的点之间进行加.减.乘.除的运算.四种运算相应的公式为: 代数运算中比较常用的是图像相加和相减.图像相加常用来求平均值去除addtive噪声或者实现二次曝光(double-exposure).图像相减用于减去背景或周期噪声,污染等. 图像相加 OpenCV中提供了相加的函数 [cpp] view plain copy void cvAcc( const CvArr* image,//输入图像 CvArr* sum,  //累积图像 const CvArr* mask=NU

今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数. 为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"中介绍. 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算. 用OpenCV,Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们的眨眼检测实验分为四个部分: 第一步,

概述 你对智慧城市的想法感到兴奋吗?如果是的话,你会喜欢这个关于建立你自己的车辆检测系统的教程的 在深入实现部分之前,我们将首先了解如何检测视频中的移动目标 我们将使用OpenCV和Python构建自动车辆检测器 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771

/*=========================================================================*/ // 跨平台和本机Windows /*=========================================================================*/ HighGUI原生图形界面 HighGUI用户输入工具仅仅支持三种基本交互-特别是按键,图形区域上的鼠标点击以及简单轨道栏的使用. 这些基本功能通常足以进

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数 读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记 当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.

说明 在UDS协议中,其中有一点我视作为基础,即帧传输.也即是数据传输这一块,在UDS的帧传输中,分为4种: SF单帧 FF第一帧 CF连续帧 FC流控制帧 首先,我们抛开以上的东西,假设一个销售商(超市)和一个供应商之间存在某种通信协议,该协议大致规定了货物的发送和接收.即: 供应商每次提供给超市的货物的数量与种类. 经过分析,发现,就只有以上的这些东西.假设,之间的传输是通过货车来运输的,我们知道,对于同一辆货车所载的货物是一定的,当然,这里需要转换一下,即UDS data的传输是基于CAN

效果图: DirectShow採集核心代码: 创建线程调用该函数,採集图像通过x264解码封装rtmp协议包.推送至FMSserver,可实现视频直播 UINT __stdcall StartVideo(void *c) { CVideoConf *conf = (CVideoConf *)c; int vid = conf->code; CString strurl(conf->rtmpurl); CWnd *pW = conf->pW; CCameraDS camera; if (!

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 3.1. Quality Enhancement 3.2. Multi-frame Super-resolution 3. 压缩视频的质量波动 4. MF-CNN 4.1. Framework 4.2. SVM-based PQF detector 4.3. MC-subnet Architecture Training strategy 4.4. QE-subnet Architecture Tra

最近开发遇到一个功能需求,目的是要获取一个AI分析结果中最长连续帧,比如一个视频中连续3帧有人,那么我认为这个视频就是有人,我就要判断这个视频帧列表中是否有连续的三帧有人.本质就是获取列表中的最长连续数字,比如有一个列表 a = [1,2,3,4,1,2,3],要获取这个列表中最长连续数字,应该是[1,2,3,4]. 拓展,比如我想获取每隔n的最长连续数字怎么办?例如:b = [1,3,5,7,9,1,4,7,10],我想获取每隔2的最长连续数字,应该是[1,3,5,7,9],我想获取每隔3的最

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用过,

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

对开发库的C#封装,屏蔽使用细节,可以快速安全的调用人脸识别相关API.具体见github地址.新增对.NET Core的支持,在Linux(Ubuntu下)测试通过.具体的使用例子和Demo详解,参见博客地址. 更新: 增加对V1.1两个新功能的支持. 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸 识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需 求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用

使用dense_flow求取图像的光流图像,原项目地址: https://github.com/wanglimin/dense_flow 该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法,输出为 flow_x 和flow_y 两个图像. 因为输入同程序要求不同(视频 -> 连续帧图像),因此对程序进行部分修改,大体相同. 对该程序的编译方法为: 假设程序的目录为:$ROOT_DENSE 在对该程序进行编译之前应该首先在CMakelist里面修改要进行编译的源文件. 将第5, 6行修改为: ad

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.

C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传