在最新的OpenCV v4中 API修改为createBackgroundSubtractorMOG2(),BackgroundSubtractorMOG2用于动态目标检测,用到的是基于自适应混合高斯背景建模的背景减除法,相对于BackgroundSubtractorMOG,其具有更好的抗干扰能力,特别是光照变化。详见:https://docs.opencv.org/3.2.0/d7/d7b/classcv_1_1BackgroundSubtractorMOG...
OpenVINO支持道路分割与车辆检测,预训练模型分别为: - road-segmentation-adas-0001- vehicle-detection-adas-0002 其中道路分割模型的输出四个分类,格式如下: BG, road, curb, mark, 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896] 车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现,输出...
1#include <SDKDDKVer.h>2#include <stdio.h>3#include <tchar.h>4#include<iostream>5#include<opencv2\opencv.hpp>6#include<opencv2\video\background_segm.hpp>78usingnamespacecv;9usingnamespacestd;1011//对轮廓按面积降序排序,目的是去除那些小轮廓目标12booldescSort(vector<Point> p1, vector<Point>...
使用cvBlob库追踪车辆,我稍微修改了cvBlob源码来通过编译 由于要对背景建模,这个方法要求背景是静止的 另外不同车辆白色区域不能连通,否则会认为是同一物体 voidprocessVideo(char* videoFilename){ Mat frame;// current frameMat fgMaskMOG2;// fg mask fg mask generated by MOG2 methodMat bgImg;// backgrou...
然后利用 二值化、形态学处理、轮廓检测 一系列操作,获得车辆的位置,【注意 这里只是根据 轮廓 判断是车的,没有用到如深度学习之类的识别算法】 参考资料: https://zhuanlan.zhihu.com/p/165125200 用OpenCV和Python构建车辆检测 https://www.bilibili.com/video/BV1E34y1W7U5?p=86&vd_source=f0fc90583fffcc...
车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现,输出格式为: 代码语言:javascript 复制 NCHW=[1x1xNx7],其中N表示检测到boxes数目 代码演示 01 道路分割模型加载与推理 首先加载道路分割模型,代码如下: 代码语言:javascript 复制 # 道路分割 net=ie.read_network(model=model_xml,weights=model_bin)input_blob=next(iter(ne...
opencv- 实现车辆识别和车牌检测 这个是湖南大学计算机视觉选修课,我所做的两个实验,此外还附着两个实验的实验报告的部分内容,如果对你有帮助,请帮我点个star吧嘿嘿) 除了代码中给出的实现,pdf报告中也运用了其他方法 车辆识别 其中车辆识别我认为做的比较好,只采用了最基本的CV函数,没有进行深度模型的运用,使用...
OpenVINO支持道路分割与车辆检测,预训练模型分别为: - road-segmentation-adas-0001- vehicle-detection-adas-0002 其中道路分割模型的输出四个分类,格式如下: BG, road, curb, mark, 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896] 车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现,输出格式为: ...
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。