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码本背景模型

于 2022-05-25 发布 文件大小:147.62 kB
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代码说明:

通过opencv进行码本背景模型,进而对视频运动目标进行检测

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  • SURF特征匹配
      SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进,主要体现在速度上,效率更高。它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。在计算视觉领域,尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔,向下降采样一般用高斯金字塔。其中,输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样,这种方法主要用于SIFT算法的实现,但每层图像依赖于原图像(当前尺度可能和原图象尺度相差很大,这时候再那原图像卷积确实有点二了),并且图像需要重设尺寸,因此,这种计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作,卷积只和前一幅图像有关,其降采样的方法是申请增加图像核的尺寸,这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法允许尺度空间多层图像同时被处理,不需对图像进行二次抽样,从而提高算法性能。
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    这是基于opencv的车道检测系统的代码实现,利用摄像头采集图像进行车道检测
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  • 反馈型神经元网络
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    基于opencv的质心算法,对图片进行图像处理,将彩色图片转为灰度图像,二值阈值化处理,找出图片中目标,运用质心算法求出图像质心。
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  • 张正友相机标定
    使用Opencv实现张正友法相机标定之前,有几个问题事先要确认一下,那就是相机为什么需要标定,标定需要的输入和输出分别是哪些? 相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上)。 相机标定的输出:摄像机的内参、外参系数。 这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、标定结果评价以及使用标定结果矫正原始图像的完整流程: 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片,提取角点信息 3. 对每一张标定图片,进一步提取亚像素角
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