OpenCV + CPP 系列(卌六)目标检测与计数 本文章处理如下两张图 一、计数 图像算法的综合使用: 分析图像(图像目标形状,纹理,颜色)等复杂信息。 考虑处理方法,形态学+距离变换函数 显著化目标 使用自适应阈值(或者 局部峰值计数、分水岭算法等)进行目标切分 计数 可视化。 头文件 image_feature_all.h...
一、环境搭建 【OpenCV】 opencv_contrib安装教程:[点击学搭建1]---[链接2] 实现过程: 创建单个对象跟踪器 读取视频的第一帧 在第一帧中确定我们跟踪的对象 初始化MultiTrackerer 更新MultiTracker和显示结果 参考博文: 链接1 链接2 链接3 推荐: 链接2 光流追踪链接 contribe库介绍 背景提取多种算法实现 运动检...
OpenCV+yolov2-tiny实现目标检测(C++) OpenCV+yolov2-tiny实现目标检测(C++) 目标检测算法主要分为两类:一类是基于Region Proposal(候选区域)的算法,如R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage(两步法)的,需要先使用Selective search或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再在Region P...
(c)测试图2YOLOv4 (d)测试图2YOLOv4-tiny 图YOLOv4与YOLOv4-tiny模型的检测结果 3.总结 YOLOv4的检测精度优于YOLOv4-tiny。经GPU加速后,模型推理速度明显提升,YOLOv4 的推理速度提高了约10倍,YOLOv4-tiny的推理速度提高了约4.8倍。 ▼ 若想了解更多关于视频检测或文本检测的内容,可以阅读《OpenCV 4机器学习...
能测量与输出相机到目标的距离,误差在2cm以内 4.行动预测: 能预测目标下一刻将往哪里移动,能够显示出来,有肉眼可见预测框。 2.1驱动相机 #include"opencv2/video/tracking.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<sstream>#include<cmath>#include<vector...
轮廓检测 图像轮廓 指对图像中的对象的边界 是图像目标的外部特征 轮廓的发现和绘制 图像的轮廓不仅仅能够提供物体的边缘 还可以提供物体边缘间的层次关系 及 拓扑关系 我们可以将图像轮廓看为 带有 结构关系的边缘检测 这种结构关系可以表面图像中的连通域或者某些区域的关系 ...
class YOLOV7 { public: YOLOV7(Net_config config); void detect(Mat& frame); private: int inpWidth; int inpHeight; vector<string> class_names; int num_class; float confThreshold; float nmsThreshold; Net net; void drawPred(float conf, int left, int top, int right, int bottom, Mat& ...
OpenCV 跟踪算法使用代码实现 (C) 1、创建跟踪算法 2、对跟踪算法做初始化操作 3、跟踪监测刷新,获取到下一帧跟踪目标的坐标(x、y、宽、高) 4、利用坐标做跟踪所需要的操作,如画框等 实际检测结果对比 图片1起始跟踪;图片2运动后跟踪 如上跟踪算法显示,以CBA比赛作...
目标检测 ★ 检测流程 ★ 1.加载训练文件 代码语言:javascript 复制 //加载训练文件cv::Ptr<cv::ml::SVM>svm=cv::ml::SVM::load(trainfile); 2、3.加视频文件读取每一帧 上面的红框是读取视频文件,然后下面红框while开始就是代表每一帧的读取。