▍1. 车辆检测 OpenCV
使用OPENCV2.4.9车辆检测采用背景减法MOG2,然后将其与使用红色轮廓findContours和drawContours和使用QtCreator作为一个IDE标记
使用OPENCV2.4.9车辆检测采用背景减法MOG2,然后将其与使用红色轮廓findContours和drawContours和使用QtCreator作为一个IDE标记
本代码是根据SLIC超像素分割官方源码改写的,使用的是python和opencv,没有使用更高级的库,只需导入cv2和numpy即可使用!
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。
使用python下的opencv包对某一文件下的所有图片进行resize,并且存储到目标文件夹
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
用opencv实现目标跟踪,可以捕捉视频中的运动目标并实现定位 Step 1 在影像框一个区块R,并得到R中的Hue Histogram,以H表示之。 Step 2 根据序列影像每个Frame的每个Pixel的颜色值去找存在于H这个Histogram中所佔的比例,此步骤为Back Projection,得到灰阶影像B。 Step 3 对影像B做Mean Shift。找出整张B的重心位置( Xmc, Ym ),然后将原本的方形区域R的中心点 ( Xc, Yc ) 移至 ( Xmc, Ym )。
Hough变换直线检测完整的步骤:1、图像灰度化;2、图像去噪;3、canny边缘提取;4、图像二值化;5、对得到的边缘二值化图像做Hough变换,进行直线检测。本代码是使用opencv编写,程序中有详细的注释说明。
找到EXE文件,即可打开测试效果,摄像头会自动打开,并检测人人脸,并用红色框标出,人脸移动,红色框会自动跟随并变大变小
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。
基于opencv开源库,改善图像的对比度和亮度,速度快,效果好
引用文件中的“haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml”改为“haarcascade_frontalface_alt2.xml”
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