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光流检测车辆

于 2022-11-14 发布 文件大小:7.04 MB
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代码说明:

本文研究了基于视频的车辆检测。光流是探测运动物体的好方法;

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    个人整理的opencv最基本入门资料,推荐想入门的小白学习(Personally collated basic introductory information for opencv and recommended for white learning for beginners)
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    基于opencv摄像机标定,利用电脑摄像头进行棋盘标定检测 对相机标定的说明:利用OpenCV对相机进行标定的过程,可参看OpenCV提供的帮助文档,非常的有用。我在这里说明一些关键的,希望对大家有所帮助。一、本程序由于格子的实际坐标是随意给的(当然也有一定方法),所以也就是说“世界坐标系是动的,每幅图像一个”,故每幅图像有一个外参数阵;二、从一般标定之后的工作来说,在这步标定中所计算得到的外参数基本没用,所以我们不关心外参数;三、我们主要关心的是内参数,只要相机的焦距不变,内参数就不变。另外,要说明一下,代码大量参照了OpenCV中文官方网上给出的相机标定的代码,但是那个代码有些问题,而且还让人不知怎么运行!这些我这里已经做了修改;标定的所需的棋盘图片,大家可自己照,也是去http://graphics.cs.msu.su/en/research/calibration/上去找,上面提供了三组标定用的图片。                               
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  • nfc-emv (1)
    说明:  programa libre cvv para cualquiera
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  • quaeivued-modem
    MATLAB程序实现用水线阈值法分割图像,简单实用(MATLAB implementation water line segmentation image threshold method, a simple and practical)
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  • FaceSDK-master
    C# SDK for Face++ 人脸检测与分析 检测给定图片(Image)中的所有人脸(Face)的位置和相应的面部属性 检测模式可以是normal(默认) 或者 oneface 。在oneface模式中,检测器仅找出图片中最大的一张脸。 可以是none或者由逗号分割的属性列表。默认为gender, age, race, smiling。目前支持的属性包括:gender, age, race, smiling, 可以为图片中检测出的每一张Face指定一个不包含非法字符且不超过255字节的字符串作为tag,tag信息可以通过 /info/get_face 查询 检测给定人脸(Face)相应的面部轮廓,五官等关键点的位置,包括25点和83点两种模式。(Face Detection and Analysis Detecting the location and corresponding facial attributes of all faces in a given image The detection mode can be normal (default) or oneface. In oneface mode, the detector finds only the largest face in the picture. It can be none or a comma-separated list of attributes. The default is gender, age, race, smiling. Attributes currently supported include gender, age, race, smiling. Each Face detected in a picture can be tagged with a string that does not contain illegal characters and does not exceed 255 bytes. The tag information can be queried by / Info / get_face. The location of key points such as facial contour and facial features for a given face (Face) is detected, including 25 points and 83 points.)
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  • irregular_ROI_extract
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    我的项目是所有关于认识在机场人群中的罪犯,如果目前和有关认可嫌疑犯然后告知有关的当局。 第一是从央视收集视频素材。 下一步是检测的面孔并提取它们。 做一些预处理的脸上。 提取一些特征点,并将它们存储在数据库中进行进一步的脸比较。 比较特征点的面孔与现有的数据库,并给出结果作为找到或不匹配。 如果找到匹配项,向有关当局发送信息通过邮件的被认可的人。 它是使用 opencv 库和 microsoft visual studio。
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