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对视频中出现的手掌和拳头进行检测并标记

于 2022-02-12 发布 文件大小:5.07 MB
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代码说明:

通过电脑摄像头的拍摄,对视频中出现的手掌和拳头进行检测并标记,程序现在还是不很稳定,需要加以修改,后续如果有改动,在往上面增加。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • 支持向量机的训练和测试。在OpenCV的C++
    应用背景对训练图像集和测试使用OpenCV的SVM功能基础。这里有我收集的图像形式http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/cvonline/imagedbase.htm。图像的一个在线数据库,由各单位。我已经训练过的花卉意象。28正50负。关键技术为此,我创建了一个培训矩阵组成的所有图像,一个图像。这样做,我将每个图像从二维到一维,然后堆放在一个大的图像trainingmat。然后我创建一个标签矩阵的一列和行为训练图像的多。我 ;标签每行1或1来识别它的正的或负的图像分别进行训练后的SVM参数设置。然后我将它保存在一个XML文件,并加载了测试它与另一个图像转换测试图像一维之后。如果函数返回1是阳性,如果它返回1是负的。增加精度提高训练图像的数量。抱歉不能上传图片太。
    2023-05-18 04:50:03下载
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  • meanshift结合颜色和纹对目标进行跟踪
    应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来,是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标,首先需要选择一个特征空间。参考目标,用在特征空间中概率密度函数q表示,例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性,目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y,用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪,里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1),相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息,候选区域的相似度变化会很大,匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数,在空间域内,用一个核函数对目标 区域做滤波处理。
    2022-04-16 17:25:07下载
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    此代码演示了如何使用基于特征的图像配准技术自动创建一个全景。特征检测和匹配是在许多计算机视觉应用,例如图像配准,跟踪,及物体检测用强大的技术。在这个例子中,基于特征的技术被用于自动缝合在一起的一组图像。为图像拼接的方法是基于特征的图像配准的扩展。代替登记一对图像中的,多个图像对被依次登记相对于彼此以形成全景图。
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    利用opencv在原始图像上用鼠标点选四个点,构造出一个四边形,并依此四边形区域设置图像ROI区域,会对新手有所帮助
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