▍1. Opencv获取摄像机图像
通过opencv获取摄像机图像,并实时跟踪图像,利用opencv的lib库,获取摄像机的图像
通过opencv获取摄像机图像,并实时跟踪图像,利用opencv的lib库,获取摄像机的图像
先用背景差分完成目标提取,将运动目标的相关信息放入到链表中,通过帧差完成对多目标的跟踪,达到实时性的要求 运动目标的相关信息存放于结构体中,可以在此基础上判断目标的动作行为跟踪基本框架,opencv编写,利用背景差分,质心法可以跟踪多个目标,并分配ID号,记录行动轨迹,可用于车辆道路等,大家可以参考学习下,效果有待改进,不同的视频会有不同的效果。
硒trata德联合国德卡拉斯usando书店de La探测器OpenCV。对位ELLO SE LO EN时间真正实现
这个是使用OpenCV实现车辆的检测与跟踪的源代码。经测试可用,实现道路车辆的检测与跟踪.
在VS下运行的三维重建实例代码,使用opencv库,并且基于双目视觉系统
用像素点邻域灰度值来代替该像素点的灰度值,去除脉冲噪声、椒盐噪声,同时保留图像的边缘细节
卡尔曼滤波和高斯结合的车辆跟踪(opencv效果非常好)
图像特征提取新领域 快速提取区域 轮廓和特征角点 并实现快速实时性匹配图片特征
adaboost实现人脸识别 基于虚拟机下ubuntu下,打开摄像头采集图像,进行人脸定位
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby的支持
OpenCV实现的图像增强算法,通过直方图变换增强了图像对比度,实现了单通道图像增强
Haarcascade用于检测眼睛、鼻子、嘴巴和opencv。 ;已测试。非常有效好吧,是的在haar-like中使用旧的opencv格式。
使用vs2010打开,利用c++和opencv编写的能够打开本地摄像头。
采用opencv开发,先利用线扫描确定ROI区域,然后矫正位置后进行异物分析,准确率100%,单个检测时间在10ms 以内。
基于opencv2.4.10,运用vs2010c++进行代码编译,用mfc搭建演示界面,利用opencv自带的人脸检测分类器可以有效的检测出当前视频中的人脸并保存图片。若训练好人脸数据库还可以进行人脸匹配。
利用棋盘格进行相机标定,需要提取棋盘格角点,本代码应用C++、OpenCV对棋盘格角点进行提取(高标定板与低标定板提取方法一样),共10*10既100个角点
基于车载摄像头行人检测跟踪,首先提取hog特征,然后用svm进行分类 最后卡尔曼滤波跟踪上行人,用框框选出行人。