None, 0.001)# just thresholding valuesfg_mask[fg_mask < 240] = 0fg_mask = self.filter_mask(fg_mask, frame_number)if self.save_image:utils.save_frame(fg_mask, self.image_dir +"/mask_%04d.png" % frame_number, flip=False)
接下来,如果len(path)== 1,我们在新检测到的对象中找到与每条路径最后一点距离最近的对象。 如果len(path)> 1,则使用路径中的最后两个点,即在同一条线上预测新点,并找到该点与当前点之间的最小距离。 具有最小距离的点将添加到当前路径的末端并从列表中删除。如果在此之后还剩下一些点,我们会将其添加为新路...
利用轮廓进行物体检测 我们将使用cv2.findContours函数对轮廓进行检测。我们在使用的时候可以选择的参数为:cv2.CV_RETR_EXTERNAL---仅获取外部轮廓。 cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1---使用Teh-Chin链逼近算法(更快)代码如下: defget_centroid(x,y,w,h):x1=int(w/2)y1=int(h/2)cx=x+x1 cy=y+y1return(...
利用轮廓进行物体检测 我们将使用cv2.findContours函数对轮廓进行检测。我们在使用的时候可以选择的参数为: cv2.CV_RETR_EXTERNAL---仅获取外部轮廓。 cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1---使用Teh-Chin链逼近算法(更快) 代码如下: defget_centroid(x, y, w, h):x1=int(w / 2)y1=int(h / 2)cx=x + x1c...
使用OpenCV实现道路车辆计数的使用方法 今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍: 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。 3. 利用轮廓检测物体。 4. 建立...
使用OpenCV实现道路车辆计数 今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍: 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。
今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍: 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。 3. 利用轮廓检测物体。
使用OpenCV实现道路车辆计数 今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍: 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。
今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍: 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。 3. 利用轮廓检测物体。
今天,我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中,我们将仅使用Python和OpenCV,并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍: 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。 3. 利用轮廓检测物体。