▍1. 基于opencv的车道检测代码实现
这是基于opencv的车道检测系统的代码实现,利用摄像头采集图像进行车道检测
这是基于opencv的车道检测系统的代码实现,利用摄像头采集图像进行车道检测
OpenCV与+VC及+DirectShow的编程,OpenCV与+VC及+DirectShow的编程OpenCV与+VC及+DirectShow的编程OpenCV与+VC及+DirectShow的编程
基于opencv2.4.10,运用vs2010进行代码编译,完成对摄像机的标定和对鱼眼镜头采集的视频进行图像校正。使用张正友标定法进行标定,随着视频播放能够对每一帧进行校正,效果比较好。 因为校正原因,图片会有部分边缘信息丢失。
这是一个基于多摄像头环境下的多目标实时跟踪程序,使用了intel的IPP图像处理库,是实时性得到了很大的提升,代码主要使用粒子滤波算法实现多目标跟踪,同时使用了在线学习方法,提升了系统鲁棒性,还是用了haar特征、adaboost构造强分类器。同时还有论文:MCT_DISTRIBUTED PARTICLE FILTER TRACKING WITH ONLINE MULTIPLE INSTANCE; MCT_Multiple View Discriminative Appearance Modeling
现将图像进行转化为单通道,在对单通道的图像处理,统计图像中像素点的分布情况,为后续的均衡化等提供支持,也可以在图像处理中减小数据的量,从而加快运行时间或者算法的时间,从实际上来说彩色图像是3通道,灰度是单通道,但是灰度图像仍保留了大量的信息。此例子也可以为初学者做一个展示。
opencv边缘检测简单例子,采用sobel算子、canny算子、laplace算子。 注:需要先设置opencv的路径,已经测试通过。
基于opencv,利用卡尔曼滤波实现了单目标的跟踪
背景差分提取前景,camshift跟踪,解决了传统的 CamShift 目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域的问题,边检侧边跟踪,效果较好
基于Opencv的摄像机标定程序的实现,每行代码几乎都有注释,亲测能够运行,准确的标定出摄像机内外参数。
对图像进行HSV特征提取,并用SVM进行训练,实现火灾检测。提取大量火灾图片和非火灾图片的hsv颜色特征,在此基础上,使用SVM支持向量机进行训练模型,之后对新的图片进行分类,火灾或者非火灾
根据kinect捕捉到的彩色图和深度图来将人和背景隔开;开发基于opencv和c++。代码使用vs2015开发opencv2.49 需要自己配置opencv
利用opencv批量改变图片大小,原图片名字需要统一格式放在文件夹中
利用opencv进行双目视觉Harris角点检测,角点个数可以通过改变参数来控制,实现平台是VS2013+opencv2.4.9,亲测有效,希望对各位的学习生活带来帮助。
可以直接运行的源代码!!主要是图像滤波代码,本人直接运行成功的代码!
利用帧差法识别视频中运动的物体。我采用的是利用二帧法,对于运动速度慢的物体效果也是非常好的,我一直i想进行模板匹配的,但是总是进行不好。还是希望有人能够跟我交流一下。希望有人能够喜欢,有什么问题在一起讨论