opencv學習---運動目標（前景）檢測

阿新 • • 發佈：2019-01-09

原理：使用K（基本為3到5個）個高斯模型來表徵影象中各個畫素點的特徵,在新一幀影象獲得後更新混合高斯模型，為影象的每個畫素點指定一個初始的均值、標準差以及權重，收集N幀影象利用線上EM演算法得到每個畫素點的均值、標準差以及權重。從N+1幀開始檢測每個點是否屬於背景點。

前面很長一段時間一直在用opencv庫但是一直沒有去系統的學習，都是遇到問題直接百度，連庫內大多數函式都不認識。最近閒下來了打算系統將opencv學習下 1、開啟圖片 2、讀取視訊 3、開啟攝像頭拍照 4、對攝像頭捕獲的畫面進行處理開啟圖片 #includ

影象處理函式大集合 1、感興趣區域：ROI Mat imageROI = image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows) ); 引數解釋： image

2、為解壓後的檔案新增環境變數，這裡我把OpenCV解壓到了H:\opencv\ 把H:\opencv\opencv\build\x64\vc15新增到環境變數 3、在VS2017 新建一個控制檯專案（Console Application） 4、在選單欄點檢視 ->

最新的opencv版本出到了2.4.9，本文將探討如何在vs2012中配置opencv2.4.9庫。關於vs2012的安裝就不討論了，想必對大家來說都很容易啦。廢話不多說，下面開始：一、Opencv2.4.9的下載及解壓。 1. 下載opencv2.4.9 ，

https://github.com/lwplw 這篇打算就直入主題了，YOLO是什麼、DarkNet是什麼、Caffe是什麼、NCNN又是什麼…等等這一系列的基礎科普這裡就完全不說了，牽扯實在太多，通過其他帖子有一定的積累後，看這篇就相對容易了。本文核心：把一個目標檢測模型跑

目前想對於霍夫圓檢測進行修改，想法是若能在固定圓心的橫座標的情景下去搜索圓，若要實現就需要對霍夫檢測有一定的深入瞭解。霍夫變換原理霍夫變換原理實則就是引數空間的轉變。極座標轉換首先因為直角座標系中垂直於x軸的直線不存在，即轉換用極座標表示

-a class targe 貝爾 waitkey ron ini win font 作者：咕唧咕唧liukun321來自：http://blog.csdn.net/liukun321首先獲得最新的Opencv 2.4.9源代碼：opencv源代碼下載一、Opencv環

椒鹽噪聲 window align 是個簡單 ++ ima opencv2 mar 作者：咕唧咕唧liukun321來自：http://blog.csdn.net/liukun321本質上說一張圖像就是由數值組成的矩陣。Opencv 2.x由 cv::Mat 這個數據

targe pan hunk ref bsp strong req class webp Dependency Graph 任何時候，一個文件依賴於另一個文件，webpack 就把此視為文件之間有依賴關系。這使得 webpack 可以接收非代碼資源(non

debug move 都是 action pattern denied 復雜不用 rup 傳統檢測模式-自主規則傳統檢測模式所有規則都是“閉環”的模式。就像HTTP本身一樣，單獨的規則是無狀態的。這意味著規則之間不共享信息，每個規則都沒有關於任何先前規則匹配的信息。它僅

邊緣檢測的一般步驟：濾波——消除噪聲增強——使邊界輪廓更加明顯檢測——選出邊緣點 Canny演算法 Canny邊緣檢測演算法被很多人推崇為當今最優秀的邊緣檢測演算法，所以我們第一個就介紹他。 opencv中提供了Canny函式。 #include<

好記性不如爛筆頭，純粹為自己的學習生活記錄點什麼！本次接上篇文章Win10深度學習環境配置（上篇），繼續記錄win10下深度學習環境配置過程，下篇記錄安裝TensorFlow+Keras TensorFlow 由於上篇介紹了pip安裝方法，所以win10系

教程：2 opencv+python影象處理進階講解老師：賈志剛 1.1 進階主要內容概述：影象卷積與應用，直方圖應用，模板匹配，影象金字塔 1.2 模糊與卷積原理上圖顯示為一維和二維的均值卷積示例相關Api ： blur 程式碼示例 import c

內容來自OpenCV-Python Tutorials 自己翻譯整理目標：我們將結合特徵點匹配和尋找單應性的方法，使用calib3d模組在複雜的影象當中尋找已知目標。基礎：這裡簡單說一下什麼事單應變換，如果有說的不對，還請各位看官斧正。一

現在處於考研期間，很少有時間敲程式碼和學習，正好這個星期的事情不是很多，離考研還有一定的時間，之前有接觸過opencv，但是系統的學習不是很多。之前有很多記到了有道筆記上面，沒發寫出來和大家分享。一、程式學習執行的環境：1、openc下載與配置下載opencv的網站有不少，到

目錄一、前言二、學習歷程三、學習資料書籍網站視訊教程四、學習建議入門強化靈通一、前言有人問我，學習opencv從哪裡學起？有人問我，我學習opencv用到了哪些資料？所以在今天，我要先給大家分享一下我的opencv之路。

在上一篇部落格裡，我們已經實現了對攝像頭或者本地圖片的讀取和輸出功能，並且在程式中預留了進行影象處理的函式位置，本文將建立一個影象處理類，對每一幀影象進行人臉或者人眼識別，並在輸出影象中框選出人臉或者人眼的位置。由於作者的程式開發不僅僅限於人臉識別的功能，

邊緣邊緣(edge)是指影象區域性強度變化最顯著的部分。主要存在於目標與目標、目標與背景、區域與區域(包括不同色彩)之間，是影象分割、紋理特徵和形狀特徵等影象分析的重要基礎。影象強度的顯著變化可分為： •階躍變化函式，即影象強度在不連續處的兩邊的畫

多標籤影象分類（Multi-label Image Classification）任務中圖片的標籤不止一個，因此評價不能用普通單標籤影象分類的標準，即mean accuracy，該任務採用的是和資訊檢索中類似的方法—mAP（mean Average