08 2023 档案
摘要：目标追踪（object tracking）是指先给定视频的第一帧中的目标以及它的位置，之后不断的追踪目标，预测目标的轨迹。 1 目标跟踪的困难点 形态变化 ：姿态变化是目标跟踪中常见的干扰问题。运动目标发生姿态变化时，会导致它的特征以及外观模型发生改变，容易导致跟踪失败。比如体育比赛中的运动员、马路
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摘要：首先利用级联分类器把车牌位置找到取出来，然后用ocr进行车牌识别。 1 OCR之Tesseract安装 Tesseract安装可以参考这个链接： https://blog.csdn.net/m0_53192838/article/details/127432761 写的比较详细，我在使用的时候有一个
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摘要：人脸检测：在一张图像中判断是否存在人脸并找出人脸所在的位置。 人脸识别：在人脸检测的基础上收集人脸数据集合进行处理保存信息，将输入人脸与保存的信息进行比对校验，得到是否为其中某个人脸。 特征值：以某种特定规则对输入源进行处理得到具有唯一性质量化的值，在人脸识别中特征值的提取有：HOG--方向梯度直方
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摘要：背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。 前后景分离分为两步：第一步，计算背景的初始
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摘要：视频是由图片组成的，视频的每一帧就是一幅图片，一般是30帧，表示一秒钟显示30张图片。 opencv中可以用 VideoCapture 来捕获摄像头，用数字表示不同的设备，比如0，1。如果是视频文件，直接指定路径即可。 VideoCapture 类提供了初始化，打开视频文件或设备，视频帧捕获，视频文
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摘要：图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，主要用于图像特征检测，图像分割等领域，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合。 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐渐降低，且来源于同一张原始图的图像集合。层级越高，图像越小，分辨率越低。
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摘要：本章节介绍图像轮廓查找和绘制，图像轮廓的多边形逼近，凸包和外接矩形等。 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 为了检测的准确性，需要先对图形进行二值化或canny操作。 提取轮廓时会修改原图像，如果要继续使用原图像，应该先把原图像存入其他变量中。 1
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摘要：opencv中的图像修复很简单，用相邻像素替换这些坏标记，使其看起来跟周围颜色一样。 图像修复函数是：inpaint(src,inpaintmask,inpaintradius,flags) 参数说明： inpaintmask：图像掩码，单通道图像，大小和原图像一致，inpaintmask图像上除了
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摘要：本章节主要介绍单应性矩阵，图像校正，更换广告牌的图片，图片查找和图像拼接。 单应性（Homography）变换：可以简单的理解为它用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。对应的变换矩阵称为单应性矩阵。 单应性矩阵在 图像校正、图像拼接、相机位姿估计、视觉SLAM等都有应用。 单应性矩
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摘要：本章节介绍暴力特征匹配，FLANN特征匹配等。 根据前面章节获取的图像特征点和描述子之后，可以将两幅图像进行特征匹配。 1 暴力特征匹配 通过枚举的方式进行特征匹配，使用第一幅图像中一个特征的描述子，并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配，返回最近的一个。 opencv中提供的函数是
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摘要：本章节介绍Harris角点检测，SIFT关键点检测，shi-Tomasi角点检测，SURF特征检测，ORB特征检测。 特征检测是提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。其结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点，连续的曲线或连续的区域。 特征检测包括边缘检测，角检测，区
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摘要：本章节介绍图像分割方面的算法：分水岭算法，grabcut算法，meanshift算法等知识。 图像分割：将前景物体从背景中提取出来。 图像分割分为传统图像分割和基于深度学习的图像分割。 传统图像分割有：分水岭算法，grabcut算法，meanshift算法，背景抠出等。 1 分水岭算法 分水岭算法是
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摘要：白平衡是图像处理比较常见的一个概念，在采集图像的过程中，相机的感光元件或者镜头会对原始色彩造成影响，而白平衡技术通常可以用来校正这种光线和镜头对颜色影响。 灰度世界算法（Gray World)假设认为,一幅彩色图像中，RGB三个通道的颜色平均值是趋于同一个灰度值K的，所以如果当前的通道的均值与K值存
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摘要：模板匹配：在给定的图像中查找和模板最相似的区域。模板匹配类似于卷积，模板在原图上从左上角原点（0，0）开始滑动，计算模板与滑动窗口的差别程度，计算方法有6种，每次计算的结果放在一个矩阵中，最后输出差别程度的矩阵。原始图像为A*B，模板大小是a*b的话，输出的矩阵大小为：（A-a+1)*(B-b+1)
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摘要：统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，并且将统计数据组织到一系列定义好bin当中（bin是从数据中计算出的特征统计量，可以看作“直条”或“组距”）。 图像直方图是用来表示数字图像中亮度分布的直方图，统计的是图像中每个像素亮度值的个数。横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标表示该灰度级的
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