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运动目标与...
由于以上两种情况下的背景及前景图像都在做全局运动,要准确检测运动目标的首要任务是进行图像的全局运动估计与补偿。 考虑到图像帧上各点的全局运动矢量虽不尽相同 (摄像机做平移运动除外 ),但它们均是在同一摄像机模型下的运动,因而应遵循相同的运动模型,可以用同一模型参数来表示。 全局运动的估计问题就被归结为全...
为了充分利用这些Anchors,YOLOv3进一步细化网格划分,将Anchors按大小平均分配给3种scale。 · scale1:在Darknet-53后添加6层卷积层,直接得到用以检测目标的特征图,维度为13×13×(B×5+C),对应最大的3种Anchors,适用于大目标检测。 · sale2:对网络第79层的输出进行上采样,生成26×26×(B×5+C)的特征图,...
createBackgroundSubtractorMOG2()有3个参数,分别是历史像素对背景像素计算值的影响时间,判断是否为前景点的分割阈值,以及是否检测倒影 仔细阅读类内函数的话发现还能设置混合高斯的元数,像素更新率等其余参数 1.读取文件,设置输出视频格式 importcv2ascvimportnumpyasnp cap = cv.VideoCapture('F:\大学\大三下\数字...
本文设计了基于ｏｐｅｎｃｖ的运动目标检测与跟踪系统。进行了大量的实验，并在实验中通过多次改进系统的结构和相关的算法，达到了提高系统实时性的目的。该系统能够打开视频文件，并对视频文件中的运动物体进行实时有效检测与跟踪。本文的主要工作包括：在运动目标检测阶段，本文介绍了目前常用的背景差法、帧间差分法、...
本文首先对运动目标检测地基本方法---帧间差分法与背景差分法进行了深入地学习和探讨,然后,借助于OpenCV技术,在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测跟踪系统.该系统首先对采集地视频图像序列进行相关地预处理之后,将视频图像序列中地运动目标比较可靠地检测出来.通过系统地测试结果和数据可以得出结论:本文基于Open...
基于OpenCV运动目标的检测研究
通过测试,程序无论是在无人机运动状态下还是在静止状态下,追踪效果都很稳定。 注意我们的主要任务是图像处理,提取目标数据,至于你如何用数据来控制飞机飞行就靠你自己发挥了,不过我们也简单实现了一个点哪里飞哪里的飞控功能。 地面站通讯协议:UAV地面站每隔10ms,发送一组字符串char[10]={‘s’,,,’#’},波特...
OpenCV内置目标检测 OpenCV内置的目标检测主要是对于特定物体(人脸)或者运动物体进行检测,本例使用OpenCV中的MOG2算法对运动的目标进行检测,检测后使用腐蚀、膨胀进行处理,得到较合理的初步目标检测区域。 OpenCV内置目标跟踪 使用OpenCV内置的MIL跟踪器或者DaSiamRPN跟踪器,使用其对于已经检测到的目标进行跟踪,以达到增强软件...
基于Opencv的运动目标的检测和跟踪