【OpenCV】计算视频的光流并跟踪物体calcOpticalFlowPyrLK
一、介绍 计算光流可以使用OpenCV的calcOpticalFlowPyrLK方法，cv2.calcOpticalFlowPyrLK是OpenCV库中的一个函数，用于计算稀疏光流。它实现的是Lucas-Kanade方法，这是一种常用的光流计算方法。 光流是图像中物体运...
OpenCV HSV物体跟踪
我们可以利用BGR 转换到 HSV来提取带有某个特定颜色的物体。在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。在我们的程序中，我们要提取的是一个蓝色的物 体。下面就是就是我们要做的几步： 1.从视频中获取每一帧图像 将图像转换到 HSV 空间 2.设置 HSV 阈值到蓝色范围。 3.获取蓝色物体...
【OpenCV】-物体的凸包
1、 凸包 什么是凸包？ 解释：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸边形，它是包含点集中所有的点。 如下：用人手图来举例说明凸缺陷概念。手周围深色的线描画出凸包，A到H被标出的区域是凸包的各个“缺陷”，这些凸度缺陷提供了手以及手状态的特征表现的方法。 ...
ubuntu16.04下ROS操作系统学习笔记（六 ）机器视觉-摄像头标定-ROS+OpenCv-人脸识别-物体跟踪-二维码识别（下）
Kinetic标定：之后的操作都类似，具体可以参考原视频。OpencvOpen Source Computer Vision Library在ROS当中完成Opencv的安装：sudo apt-get install ros-kinetic-vision-opencv libopencv-dev python-opencvROS与Opencv之间的数据连接是通过CvBridge来实现的。ROS ....
ubuntu16.04下ROS操作系统学习笔记（六 ）机器视觉-摄像头标定-ROS+OpenCv-人脸识别-物体跟踪-二维码识别（上）
ROS中的图像数据。摄像头标定。ROS+Opencv应用实例（人脸识别、物体跟踪）。二维码识别。扩展内容：物体识别与机器学习。启动摄像头：没有安装的话参照下面命令安装一下：sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam安装完成之后就可以启动摄像头了：roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch我们接下来看一下这个摄像头的....
手把手教你使用LabVIEW OpenCV dnn实现物体识别（Object Detection）含源码
前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别，本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程中下载 一、物体识别算法原理概述 1、物体识别的概念 物体识别也称目标检测，目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。形态不合理，对象出现的区域不确定，更不用说对象也可...
【opencv3】透视变换后帧差法检测运动物体C++
实现目标在透视变换的基础上，利用帧差法检测运动物体，并用矩形框出。程序#include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #in....
OpenCV读视频文件和运动物体检测
简要说明：本程序 尝试打开本电脑上的摄像头作为视频输入设备，或者将命令行的输入参数作为文件名来打开的视频文件。不管是哪一种方法，最后都是不断的循环处理一帧一帧地处理，涉及到的图像处理有 背景擦除，平滑滤波，二值化等。 转自： http://www.opencv.org.cn/index.php/%E8%AF%BB%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%92....
【OpenCV学习】物体跟踪的粒子滤波算法
作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ 1.引言 这个项目是由俄亥俄州立大学（OSU）一位博士生所写，这位博士在其个人主页上对该项目进行了如下描述： Object tracking is a tricky problem. A general, al...
物体追踪实战：使用 OpenCV实现对指定颜色的物体追踪
本文实现对特定颜色的物体追踪，我实验用的是绿萝的树叶。新建脚本ball_tracking.py，加入代码：import argparse from collections import deque import cv2 import numpy as np导入必要的包,然后定义一些函数def grab_contours(cnts): # 如果 cv2.findContours 返回的轮廓...
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