python+opencv实现动态物体追踪
简单几行就可以实现对动态物体的追踪,足见opencv在图像处理上的强大。
python代码:
import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0) if firstframe is None: firstframe=gray continue frameDelta = cv2.absdiff(firstframe,gray) thresh = cv2.threshold(frameDelta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2) # cnts= cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) x,y,w,h=cv2.boundingRect(thresh) frame=cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imshow("frame", frame) cv2.imshow("Thresh", thresh) cv2.imshow("frame2", frameDelta) key = cv2.waitKey(1)&0xFF if key == ord("q"): break camera.release() cv2.destroyAllWindows()
效果图
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
您可能感兴趣的文章:
- python结合opencv实现人脸检测与跟踪
- 运动检测ViBe算法python实现代码
相关推荐
-
运动检测ViBe算法python实现代码
运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步.即构建不包含运动物体的背景模型.然后将新的视频帧和背景模型对比,找出其中的运动物体.目前比较好的背景建模算法有两种:1)文章(Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004, August 23-26, Cambridge, UK.)提出的高斯混合模型法.在此算法中,背景的每一
-
python结合opencv实现人脸检测与跟踪
模式识别课上老师留了个实验,在VC++环境下利用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪. 然后就开始下载opencv和vs2012,再然后,配置了好几次还是配置不成功,这里不得不吐槽下微软,软件做这么大,这么难用真的好吗? 于是就尝试了一下使用python完成实验任务,大概过程就是这样子的: 首先,配置运行环境: 下载opencv和python的比较新的版本,推荐opencv2.4.X和python2.7.X. 直接去官网下载就ok了,python安装时一路next就行,下载的opencv.exe
-
python+opencv实现动态物体追踪
简单几行就可以实现对动态物体的追踪,足见opencv在图像处理上的强大. python代码: import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.GaussianBlur(gray,(21
-
python+opencv实现动态物体识别
注意:这种方法十分受光线变化影响 自己在家拿着手机瞎晃的成果图: 源代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Sep 27 15:47:54 2017 @author: tina """ import cv2 import numpy as np camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头 # 判断视频是否打开 if (camera.isOpened()
-
Python+Opencv实战之人脸追踪详解
目录 前言 人脸追踪技术简介 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行人脸跟踪 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行对象跟踪 小结 前言 人脸处理是人工智能中的一个热门话题,人脸处理可以使用计算机视觉算法从人脸中自动提取大量信息,例如身份.意图和情感:而目标跟踪试图估计目标在整个视频序列中的轨迹,其中只有目标的初始位置是已知的,将这两者进行结合将产生许多有趣的应用.由于外观变化.遮挡.快速运动.运动模糊和比例变化等多种因素,人脸追踪非常具有挑战性. 人脸追踪技术简介 基于判别相关滤波器 (d
-
python opencv 检测移动物体并截图保存实例
最近在老家找工作,无奈老家工作真心太少,也没什么面试机会,不过之前面试一家公司,提了一个有意思的需求,检测河面没有有什么船只之类的物体,我当时第一反应是用opencv做识别,不过回家想想,河面相对的东西比较少,画面比较单一,只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛,如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了,毕竟街道上行人,车辆,动物,很多干扰物,于是就花了一个小时写了一个小的demo,只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了 # -*-coding:utf-8 -*- __author__ =
-
opencv检测动态物体的实现
之前我在超市看到当有物体经过时,监控的屏幕边缘会出现绿框.感觉蛮有意思的.来用opencv试试能不能实现类似的效果. 我采用的检测动态物体的方法是,比较前后两帧图像,即当前画面与上一帧的画面出现了不同.我们把两帧画面进行比较.然后框选出运动的物体.我们还希望程序可以判断当前窗口到底有没有物体在运动.那么我们就需要添加一个状态.为了方便我们找到什么时间有物体移动,我打印出时间. 当我们的程序检测到移动的物体时,会捕捉到它的轮廓,添加一个外接整矩形框,返回x,y的坐标.当不返回坐标时,则意味
-
Opencv光流运动物体追踪详解
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? 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从
-
基于python OpenCV实现动态人脸检测
本文实例为大家分享了python动态人脸检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 直接上代码: 按Q退出 import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow("test") cap = cv2.VideoCapture(0) #加载摄像头录制 # cap = cv2.VideoCapture("test.mp4") #打开视频文件 success, frame = cap.read() # classifier = cv2.C
-
使用OpenCV实现检测和追踪车辆
本文实例为大家分享了OpenCV实现检测和追踪车辆的具体代码,供大家参考,具体内容如下 完整源码GitHub 使用高斯混合模型(BackgroundSubtractorMOG2)对背景建模,提取出前景 使用中值滤波去掉椒盐噪声,再闭运算和开运算填充空洞 使用cvBlob库追踪车辆,我稍微修改了cvBlob源码来通过编译 由于要对背景建模,这个方法要求背景是静止的 另外不同车辆白色区域不能连通,否则会认为是同一物体 void processVideo(char* videoFilename) {
-
基于Python检测动态物体颜色过程解析
本篇文章将通过图片对比的方法检查视频中的动态物体,并将其中会动的物体定位用cv2矩形框圈出来.本次项目可用于树莓派或者单片机追踪做一些思路参考.寻找动态物体也可以用来监控是否有人进入房间等等场所的监控.不仅如此,通过对物体的像素值判断分类,达到判断动态物体总体颜色的效果. 引言 物体检测,是一种基于目的几何学和统计资料特点的影像拆分,它将目的的拆分和辨识,其准确度和实时性是整个该系统的一项最重要战斗能力.特别是在是在简单桥段中的,必须对多个目的展开实时处理时,目的系统会萃取和辨识就变得尤其最重要
-
如何用OpenCV -python3实现视频物体追踪
opencv 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.
随机推荐
- 删除默认共享的批处理
- 用vbs如何确定在 HTA 中选择了哪些文本?
- Flex 画面快照截图及显示实现代码
- JS实现点击颜色块切换指定区域背景颜色的方法
- JavaScript 定时器 SetTimeout之定时刷新窗口和关闭窗口(代码超简单)
- php中用加号与用array_merge合并数组的区别深入分析
- Python实现给文件添加内容及得到文件信息的方法
- Python开发SQLite3数据库相关操作详解【连接,查询,插入,更新,删除,关闭等】
- MusicGet 类
- Struts2中实现web应用的初始化实例详解
- Android 通过Intent调用系统拍照程序出现图片太小的问题解决办法
- Vue开发过程中遇到的疑惑知识点总结
- Node.js项目中调用JavaScript的EJS模板库的方法
- 详谈Linux netstat命令(高级面试必备)
- ASP.NET自带对象JSON字符串与实体类的转换
- Javascript学习笔记8 用JSON做原型
- 超级强大的表单验证
- Android ROM升级包的选项解释
- 另类玩法 让你的键盘开口说话
- 详解Android沉浸式实现兼容解决办法