opencv光流法检测运动方向 / 张生荣

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 ...

本文实例为大家分享了OpenCV利用背景建模检测运动物体的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #include <opencv\highgui.h> #include <stdio. ...

前言角点通常被定义为两条边的交点,或者说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界.角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测 ...

目录前言 1. 效果图 2. 原理 3. 源码 3.1 Harris角点检测 3.2 精细角点检测总结前言这篇博客将了解什么是特征,角点,哈里斯角点检测(Harris Corner Detec ...

目录 1 简介 2 传统机器视觉的手势检测 2.1 轮廓检测法 2.2 算法结果 2.3 整体代码实现 3 深度学习方法做手势识别 3.1 经典的卷积神经网络 3.2 YOLO系列 3.3 SSD 3 ...

基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,如下图所示,对一张400*490像素的图片进行检测要接近800毫秒,所以hog+svm的方法放在视频中进 ...

目录 Harris 角点检测算法 1. 角点角点检测算法的基本思想: 2. 流程 3. 实现 Harris 角点检测算法 1. 角点角点是水平方向.垂直方向变化都很大的像素. 角点检测算法的基本思 ...

openCV的人脸识别主要通过Haar分类器实现,当然,这是在已有训练数据的基础上.openCV安装在 opencv/opencv/sources/data/haarcascades_cuda(或ha ...

前段日子,写了个人脸检测的小程序,可以检测标记图片.视频.摄像头中的人脸.效果还行吧,用的是opencv提供人脸库.至于具体的人脸检测原理,找资料去啃吧. 环境:VS2013+OPENCV2.4.10 ...

小编所有的帖子都是基于unbuntu系统的,当然稍作修改同样试用于windows的,经过小编的绞尽脑汁,把刚刚发的那篇python 实现人脸和眼睛的检测的程序用C++ 实现了,当然,也参考了不少大神的 ...

本文实例为大家分享了python+opencv实现霍夫变换检测直线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python+opencv实现高斯平滑滤波 python+opencv实现阈值分割功能: 创建 ...

java+opencv实现人脸检测,调用笔记本摄像头实时抓拍,人脸会用红色边框标识出来,并且将抓拍的目录存放在src下,图片名称是时间戳. 环境配置:win7 64位,jdk1.8 CameraBas ...

本文实例为大家分享了Python OpenCV调用摄像头检测人脸并截图的具体代码,供大家参考,具体内容如下注意:需要在python中安装OpenCV库,同时需要下载OpenCV人脸识别模型haarc ...

本文实例为大家分享了Python基于OpenCV实现人脸检测,并保存的具体代码,供大家参考,具体内容如下安装opencv 如果安装了pip的话,Opencv的在windows的安装可以直接通过cmd ...

现在,汽车的踪影无处不在,公路上疾驰,大街边临停,小区中停靠,车库里停泊.管理监控如此庞大数量的汽车是个头疼的问题.精明的人们把目光放在车牌上,因为车牌是汽车的"身份证".所以车牌 ...

使用OpenCV's Haar cascades作为人脸检测,因为他做好了库,我们只管使用. 代码简单,除去注释,总共有效代码只有10多行. 所谓库就是一个检测人脸的xml 文件,可以网上查找,下面是 ...

本文实例为大家分享了opencv实现矩形检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #include "cv.h" #include "highgui.h" #i ...

在上章节讲述到图像特征检测与匹配 ,本章节是讲述目标检测与识别.后者是在前者的基础上进一步完善. 在本章中,我们使用HOG算法,HOG和SIFT.SURF同属一种类型的描述符.功能代码如下: impo ...

步骤如下: 1.图片灰化: 2.中值滤波去噪 3.求图片的光影(自动光学检测) 4.除法去光影 5.阈值操作 6.实现了三种目标检测方法主要分两种连通区域和findContours 过程遇到了错误 ...

原始图角点检测 points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10) points = np.int0(points).reshape(-1,2 ...