在OpenCV中,移动物体识别算法主要依赖于图像处理技术和计算机视觉算法。以下是几种常用的移动物体识别算法及其在OpenCV中的实现方法: 1. 背景减除算法 背景减除算法是最常见的移动物体识别算法之一。它基于静态背景模型,将背景与前景(即移动物体)分离。OpenCV提供了多种背景减除的算法,如基于高斯混合模型(GMM)的cv2.Back...
YOLO就是一个 end-to-end的算法,希望图像只被模型计算一次,不需要什么滑动窗口多次探测,只看一次,正如名字所示,只看一次,就得出图像中所有的分类的所有物体,以及每个物体的坐标和轮廓信息,这个边框要比滑动窗口要精确,且大大带来了时间上的提升,适合于实时检测系统的应用,下面我们来看看如何实现的。 我们先来给出一...
首先大神的程序整个都是基于MFC的,这样做的话如果你想移植到arm板子上或是linux系统上就会很麻烦,所以我把整个程序包括图像显示,视差图显示,距离显示等都完全使用opencv的函数来实现。 再者,在大神的程序中输出距离的方式,我的理解是,首先得检测到最近的物体的轮廓,然后在三维点云中提取出这个轮廓的距离坐标。但是实...
OpenCV在其深度学习例子程序里包含了物体识别的样例程序。利用了谷歌的TensorFlow框架训练的深度学习网络MobileNet SSD。 模型参数: 例子包含了cpp 和 Python 程序: object_detection.cpp object_detection.py 训练后的深度学习模型信息: MobileNetSSD_deploy.prototxt MobileNetSSD_deploy.caffemodel 卷积网络 MobileNet,Google...
漫水填充(Flood fill),也称为种子填充(seed fill),是一种确定多维数组中连接到给定节点的区域的算法。(灰度图是二维,彩色图是三维) 灰度图的二维:一般来说,一维是高(行),一维是宽(列)。 即:char a[3][4] = 246; a为3*4(3行4列)的像素值为:246 ...
图像处理、特征提取、目标检测、图像检索、图像分类、图像修复、图像分割、人脸识别、医疗影像等十大计算机视觉经典算法一口气学完!迪哥带你三天入门到精通! 迪哥带你学AI 716 4 16:33:42 图像分割、目标检测、特征提取、边缘检测、图像滤波、人脸识别,这绝对是B站最适合入门学习的OpenCV计算机视觉课程!从入门到...
He**人心 上传3.04 KB 文件格式 cpp 可以直接用 图像质心 识别算法 opencv 物体质心 简单的质心算法的实现,方便修改。shiyongmatlab实现该算法。 可以直接使用点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:11 积分 电信网络下载 Python 简单的学生管理系统,使用pymysql连接MySQL数据库(含完整的程序和代码详解) ...
opencv 物体识别 不受光照影响 opencv光照不均匀去除算法 基本算法思想: 我们是基于 Retinex 详见: 代码实现: 代码原址:https://github.com/sexjun/-1602– 文件结构 下载之后直接进入cds_arithmetic文件夹下执行文件cds_retinex.py即可 选用代码 import numpy as np...
用opencv单目测距算法开源代码 基于opencv的物体识别与测距 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。我们将使用0.25美分作为我们的参考对象,它的宽度为0.955英寸。 并且我们还将0.25美分总是放在图片最左侧使其容易识别。这样它就满足了我们上面提到的参考对象的两个特征。
51CTO博客已为您找到关于opencv物体识别算法的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及opencv物体识别算法问答内容。更多opencv物体识别算法相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。