opencv 运动物体

2024-09-05

OpenCV 使用光流法检测物体运动

OpenCV 可以使用光流法检测物体运动,贴上代码以及效果. // opticalflow.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // Example 10-1. Pyramid Lucas-Kanade optical flow code // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any

opencv运动物体识别

import cv2 import time import datetime import os def mkdir(path): folder = os.path.exists(path) if not folder: # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹 os.makedirs(path) # makedirs 创建文件时如果路径不存在会创建这个路径 print ("--- new folder... ---") print ("--- OK ---"

opencv学习之路（37）、运动物体检测（二）

一.运动物体轮廓椭圆拟合及中心 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat MoveDetect(Mat frame1, Mat frame2) { Mat result = frame2.clone(); Mat gray1, gray2; cvtColor(frame1, gray1, CV_BGR2GRAY); cvtColo

【图像处理】openCV光流法追踪运动物体

openCV光流法追踪运动物体 email:chentravelling@163.com 一.光流简单介绍摘自:zouxy09 光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的.它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,是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相应关系.从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法.一般而言,光流是因为场景中前景目标本身的移动.相机的运动,或者两者的共同运动所产生的. 研究光流场的目的就是为了从图片序列

[PyImageSearch] Ubuntu16.04 使用深度学习和OpenCV实现物体检测

上一篇博文中讲到如何用OpenCV实现物体分类,但是接下来这篇博文将会告诉你图片中物体的位置具体在哪里. 我们将会知道如何使用OpenCV‘s的dnn模块去加载一个预训练的物体检测网络,它能使得我们将输入图像通过网络并且获得每个物体在图像中的输出位置. 最后我们将使用MobileNet Single Shot Detector在示例的输入图像中查看结果.下面给出具体的教程: 一结合MobileNets and Single Shot Detectors实现更快更有效的基于物体检测的深度学习我

Opencv光流运动物体追踪

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

【转】opencv检测运动物体的基础_特征提取

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

opencv学习之路（36）、运动物体检测（一）

一.简介二.背景减法图片说明 #include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv; void main() { Mat img1 = imread("E:\\pic\\1.bmp"); Mat img2 = imread("E:\\pic\\55.bmp"); imshow("img1", img1); imshow("img2", img2); Mat gr

OpenCV学习物体检测人脸识别填充颜色

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj

OpenCV平面物体检测

平面物体检测这个教程的目标是学习如何使用 features2d 和 calib3d 模块来检测场景中的已知平面物体. 测试数据: 数据图像文件,比如 “box.png”或者“box_in_scene.png”等. 创建新的控制台(console)项目.读入两个输入图像. Mat img1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat img2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 检测两个图像的

（20）C++项目练习三--------【运动物体视频检测跟踪系统】

1.功能点 (1)视频监控显示 (2)移动物体标定跟踪(轨迹显示) (3)实时视频保存(以时间戳形式) (4)移动物体触发视频保存.报警 (5)视频文件分类.回放.搜索进行中.............. 2.源代码:

OpenCV计算物体的重心坐标（2值图像）

效果图: 代码: // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/hi

Cocos Creator绕远做圆周运动，且变换运动物体的角度

需求:绕远做圆周运动并且精灵的角度要随着位置的改变而改变网上有很多做圆周运动的代码,但是要不然就是角度不变要不然就是cocos版本老旧摘了一段3.x的圆周运动,自己加了角度变换圆周运动,已知,圆点坐标为(0,0,)固定不变和圆周上任意一点的坐标.只需要求圆周上这个点所在的切线与x周的

利用opencv进行移动物体检测

进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来.将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域,就可以认为该区域出现移动的物体.在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大,通过像素直接进行比较往往很容易造成误检.因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分.opencv中提供了多种背景减除的算法,其中基于高斯混合模型(GMM)的cv2.BackgroundSubtractorMOG()和cv2.BackgroundSubtractorMOG2(

javascript每日一练（十一）——多物体运动

一.多物体运动需要注意:每个运动物体的定时器作为物体的属性独立出来互不影响,属性与运动对象绑定,不能公用: 例子1: <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>多物体运动</title> <style> div{ width:100px; height:100px; background:red; float:left; m

js多个物体运动问题2

问题1 http://www.cnblogs.com/huaci/p/3854216.html 在上一讲问题1,我们可以整理出2点: 1,定时器作为运动物体的属性 2,startMove方法,参数要传递2个:物体,目标值那么,如果运动物体的属性值改变,是通过一个变量值来改变的话,这时候会有什么问题呢? 示例:多个Div淡入淡出现象:onmouseover时,透明度降低:onmouseout时,透明度增加看看它会有什么问题,请看下面代码 html部分: <div id="div1&qu

WebGL编程指南理论分析之物体的运动和点光源

之前的所有案例中物体都是静止的并且是平行光照射,这里我们来讨论一下运动物体和点光源. 一.运动物体我们知道对于一个提供原始顶点坐标和原始顶点法向量数据的着色器绘制出来的图形看上去是这样的: 看上去很有立体感,但是如果把颜色去掉之后: 立体感全无,这是因为没有对光线做出反映. 通过前面的学习,我们知道, ①在平行光下:最终颜色(漫反射光颜色 )= 入射光线颜色 x 表面基底色 x (光线方向 · 法线方向) 顶点着色器变量:物体基色.光线颜色.点的法向量.归一化的光线坐标当物体运动的时候,上述

OpenCV.物体识别

1.度娘:“OpenCV 物体识别” 1.1.opencv实时识别指定物体 - 诺花雨的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/qq_27063119/article/details/79247266) ZC:主看这个,讲的比较细致,操作一般都是使用的 OpenCV里面的exe,一些代码是 java的可以搞定,最后一段测试代码是Python 但是比较短应该可以转成C++的来测试. ZC:照着做了,还需研究 1.2.利用深度学习和OpenCV实现物体检测

OpenCV进阶之路：一个简化的视频摘要程序

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

Opencv实现运动检测

运动检测多种多样,这里的需求只是检测到有运动物体就行了,而且要尽量减少误报的情况.另外尽量降低CPU的消耗,因为最终需要在树莓派上面运行. 看了一些中文的文章,发现无法很好地理解别人说的内容,反而是外国人写的文章比较实在: 这里的思路和代码来自一篇外文博客,原文来自:http://blog.cedric.ws/opencv-simple-motion-detection 这里博主使用了差值的办法来检测运动.也就是准备三幅图像,分布叫做prev, current 和next 这三幅图像是一个视频

opencv学习之旅_绘制跟踪轨迹

如何将运动物体的轨迹画出来我的想法是先:用CAMSHIFT跟踪物体,这个函数会返回一个track_box,将box的中心提取出来,然后以这个中心在另外的图像上画出来,然后将这张图像处理,提取轮廓,提取出来的轮廓就是物体的运动的序列. 示例: //对运动物体的跟踪://如果背景固定,可用帧差法然后在计算下连通域将面积小的去掉即可//如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别可用基于颜色的跟踪如CAMSHIFT 鲁棒性都是较好的//如果背景复杂,如背景中有和前景一样的颜色就需要

opencv 运动物体

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