光流法的主要任务就是计算光流场,即在适当的平滑性约束条件下,根据图像序列的时空梯度估算运动场,通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测与分割。 通常有基于全局光流场和特征点光流场两种方法。 最经典的全局光流场计算方法是L-K(Lueas&Kanada)法和H-S(Hom&Schunck)法,得到全局光流场后通过比较
对于4参数仿射运动模型,中心像素(x,y)处的运动矢量推导为: 对于6参数仿射运动模型,中心像素(x,y)处的运动矢量导出为: 其中(mv0x,mv0y)是左上角控制点的运动矢量,(mv1x,mv1y)是右上角控制点的运动矢量,(mv2x,mv2y)是左下角控制点的运动矢量。 3.每个子块计算出运动向量后(如下图),根据运动向量进行...
opencv学习之路(37)、运动物体检测(二) 一、运动物体轮廓椭圆拟合及中心 1#include"opencv2/opencv.hpp"2#include<iostream>3usingnamespacestd;4usingnamespacecv;56Mat MoveDetect(Mat frame1, Mat frame2)7{8Mat result =frame2.clone();9Mat gray1, gray2;10cvtColor(frame1, gray1, CV_BGR2GRAY);11...
bitwise_and(d1, d2, result); 另外,最后还要加一个阈值,因为很细小的运动,比如窗帘被气流吹动的行为会造成一个误报的 现象,这里主要是需要检测大动作,比如一只小狗走来走去的现象。 threshold(result, result,35,255, CV_THRESH_BINARY); 检测的结果如下: 可以说有初步成效了。 下面,可以在上图的白色区域...
本文介绍使用OpenCV进行运动检测的传统视觉项目。通过分析视频流或实时画面,OpenCV工具能够有效识别并跟踪物体的移动。运动检测基于帧间差异、背景减除等技术,适用于安防监控、智能交通等领域。开发者可以利用这些技术实现自动化监测和预警系统,提升效率与安全性。
针对在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示,本文利用opencv的运动物体 检测的数据结构、函数以及基本框架,建立了一个由人机交互界面模式。实施对物体的检 测。该方面在安防方面已经很受重视。相信在不久的将来将会成为一种监督秩序的方式。 关键字视频,运动目标检测,帧差分 ...
首先,我们将通过网络摄像头捕获第一帧,并将它视为基准帧,如下图所示。通过计算该基准帧中的对象与新帧对象之间的相位差来检测运动。我们也将得到的结果称为Delta帧。 接下来,我们将使用像素强度来优化Delta帧,优化后的帧称为阈值帧。并且,我...
cnts, _ = cv.findContours(img, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 这种方法或多或少适用于人物的最大轮廓的提取,但不幸的是,这样处理的结果并不稳定。例如,检测得到最大的轮廓只能包括人的身体,而不包括他的脚。 但不管怎么说,拥有一系列图像对我很有帮助。通常情况下我们做深蹲运动都发生在同一地点...
智能视频监控中的运动目标检测与跟踪技术则是实现这一环节的关键技术。目前比较常用的运动目标检测方法是帧间差分法、背景差分法和光流法。而几种较受关注的目标跟踪算法则有粒子滤波、基于边缘轮廓的跟踪和基于模板的目标建模等方法。 通过计算机开源视觉库(openCV)中的运动模板检测能对视频图像中运动目标有效地进行检测...
而且我可以看到,微小的光线变化,比如阴影和墙面反射,都触发了假阳性的运动检测结果。 最后,如果你想要利用你的摄像头的原始视频流来进行运动检测,空着--video选项即可。 python 1.py 原创文章,转载请注明:转载自URl-team 本文链接地址:学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象...