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(

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

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

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

关于物体检测 环境:opencv 2.4.11+vs2013 参考: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/04/29/3050750.html #include <string> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol

OpenCV实现人脸检测(转载)  原文链接:https://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2012/08/01/2619043.html 本文介绍最基本的用OpenCV实现人脸检测的方法. 一.人脸检测算法原理 Viola-Jones人脸检测方法 参考文献:Paul Viola, Michael J. Jones. Robust Real-Time Face Detection[J]. International Journal of Computer Visi

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个

opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵.所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化.后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理想,故没应用. 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像. 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点:然后对图像进行膨胀,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变

1.准备工作: 1)完成Visual Studio2012安装: 2)下载并解压CMake3.5.0: 3)下载并解压OpenCV2.4.12: 4)下载并解压TBB44_20160128oss. 2.创建OpenCV静态链接库编译项目的目标目录. 3.由CMake生成OpenCV静态链接库编译项目: 1)双击cmake-gui.exe,删除配置缓存(主要用于更改编译平台),如下图所示: 2)单击Configure,即弹出项目编译选项,如下图所示: 3)选择OpenCV2.4.12源码所在目录(

前言:软件缺陷是不可避免的,要尽量减少错误并提高软件质量,主要有两在类技术,即缺陷预防和缺陷检测 缺陷预防包括编写更好的设计规范.实施代码审核制度.运行代码静态分析工具.运行单元测试等 PMD是一种开源分析Java代码的工具,通过静态分析获知代码错误,该工具可以做到检查Java代码中是否含有未使用的变量.是否含有空的抓取块.是否含有不必要的对象等等 因此Jenkins+PMD构建自动化静态代码检测是很有必要的 PMD下载地址:http://sourceforge.net/projects/pmd

原文链接,有压缩和简化 1.导入一个新的头文件 首先你要知道,不是所有Chimpunk特性都通过Cocos2d的类暴露出来,比如CCPhysicsNode和CCPhysicsBody.对于一些更高级的特性你需要使用实际的Objective-Chipmunk API. 在Cocos2d 3.0中你需要导入一个特殊的头文件去访问CCPhysicalNode和CCPhysicsBody中位于Chipmunk之中的部分: #import "CCPhysics+ObjectiveChipmunk.h&qu

动态人脸检测前提是需要打开摄像头. 网上看了很多教程,我知道的有两种方式打开摄像头: JavaCameraView mCameraView = new JavaCameraView(this, -1); setContentView(mCameraView); mCameraView.setCvCameraViewListener(this); mCameraView.enableView(); 第2种:在布局文件中添加 CameraBridgeViewBase mCameraView = (C

全文转载自CSDN的博客(不知道怎么将CSDN的博客转到博客园,应该没这功能吧,所以直接复制全文了),转载地址如下 http://blog.csdn.net/lsq2902101015/article/details/47057081 本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测.本文不具体讲解人脸检测的原理,直接使用OpenCV实现. OpenCV版本:2.4.10:VS开发版本:VS2012. 一.OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能,首先要进行人脸检测,判断出图片中人脸的位置,才

Two Stage 的精度优势 二阶段的分类:二步法的第一步在分类时,正负样本是极不平衡的,导致分类器训练比较困难,这也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation.而第二步在分类时,由于第一步滤掉了绝大部分的负样本,送给第二步分类的proposal中,正负样本比例已经比较平衡了,所以第二步分类中不存在正负样本极度不平衡的问题.即二步法可以在很大程度上,缓和正负样本极度不平衡的分类问题二阶段的回归:二步法中,第一步会先对初始候选框进行校正,然后把校正过的候选框

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650736740&idx=3&sn=cdce446703e69b47cf48f12b3d451afc&chksm=871acc1ab06d450ccde3148df96436c98adb2de3b6a34559b95af322c5186513460329dc20bd&pass_ticket=fRFENbG47o6E12opTV0zxlHKhCFDxvRrZ

配置opencv静态链接库需要用到:staticlib 在配置链接器->附加库目录时应该为staticlib的路径.同理若是利用动态链接库则只需要lib的路径: 动态链接库则使用lib,然而在使用staticlib的时候报了一些错误: 无法解析的外部符号 "public: __thiscall cv::SIFT::SIFT(int,int,double,double)... 应该是没有成功调用到sift模块,因为opencv中的sift模块处于nonfree: 所以应该是静态库中lib没有

物体检测算法 SSD 的训练和测试 GitHub:https://github.com/stoneyang/caffe_ssd Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 1. 安装 caffe_SSD: git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd 2. 编译该 caffe 文件,在主目录下: # Modify Makefile.config accordi

参考网址:github:https://github.com/naisy/realtime_object_detection 2018.10.16ssd物体检测总结:切记粗略地看一遍备注就开始训练模型出现的错误:1.用branch1.5,tensorflow-gpu==1.8训练的模型在GT730,显存2g,运行不了,tensorflow-gpu==1.5没有NoMaxSuppressionv3,2.用预训练模型ssd_mobilenet_coco_2018_1_28,tensorflowgpu