opencv目标检测代码(opencv目标跟踪原理)

今天给各位分享opencv目标检测代码的知识，其中也会对opencv目标跟踪原理进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓
• 2、求一段用C++和opencv做的红外火焰检测的代码(不用考虑颜色),有注释...
• 3、请问谁能提供opencv实现的视频中运动行人检测与追踪的程序?
• 4、运动目标检测——光流法与opencv代码实现
• 5、如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标

OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓

1、查找轮廓（find_contours）measure模块中的find_contours（）函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。

2、轮廓近似 这会把轮廓形状近似成别的边数少的形状，边数由我们指定的精确度决定。这是Douglas-Peucker算法的实现。

3、近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。其中sift.detectAndCompute（）函数返回kp，des。

4、轮廓提取：从边缘点中提取轮廓。使用轮廓提取算法，例如OpenCV库中的findContours函数，可以将边缘点连接起来，并得到一系列的轮廓。 轮廓描绘：将提取到的轮廓进行描绘。

5、对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0，0，0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。

6、或者采用自适应阈值算法，如cvadaptiveThreshold（）函数，根据局部区域的像素值确定阈值。提取轮廓：使用cvfindContours（）函数提取图像中的轮廓，可以根据轮廓的形状、大小等特征进行筛选，选择合适的轮廓。

求一段用C++和opencv做的红外火焰检测的代码(不用考虑颜色),有注释...

1、按 ctrl + alt + e，将弹框里的所有异常勾选（用于捕获运行时抛出的异常），再关闭弹框，重新运行程序，看下程序崩溃位置。估计是两重for循环中的 256 不对。

2、做法是：将Pi（Cb，Cr）/max（Pi（Cb，Cr），用这个商作为该点的相似度值.为了查看相似度后图像，可以将 [0，1]转化为[0，255]。

3、常用代码组织形式：事件触发的回调机制（node.js与前端的区别是其自己定义、触发事件）、基于非阻塞异步IO的框架（node.js）。PHP即“超文本预处理器”，是一种通用开源脚本语言。

4、Linux是一款免费的操作系统，用户可以通过网络或其他途径免费获得，并可以任意修改其源代码。这是其他的操作系统所做不到的。

请问谁能提供opencv实现的视频中运动行人检测与追踪的程序?

运动目标检测技术目的是 从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来 ，常用于视频监视、图像压缩、三维重构、异常检测等。运动目标检测主流方法有帧差法、背景差法、光流法等。

目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为：首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。

这样的问题应该是在 项目属性——链接——附加依赖项里添加的lib库少一个或几个。features2d之类的库没有添加吧。也可能是配置环境时lib目录设置错误。

运动目标检测——光流法与opencv代码实现

运动目标的检测的其主要目的是 获取目标对象的运动参数（位置、速度、加速度等）及运动轨迹 ，通过进一步分析处理，实现对目标行为更高层级上的理解。

开始金字塔Lucas Kanade光流法，该算法主要用于feature tracking，即是算出 光流，并跟踪目标。

光流是由观察者和场景之间的[相对运动]引起的视觉场景中物体、表面和边缘的运动模式。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、观测者运动，或者两者的共同运动所产生的。

光流法是关于视域中的物体运动检测中的概念。光流法用来描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动。光流法在样型识别、计算机视觉以及其他影像处理领域中非常有用。

如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标

由于HaarTraining训练时输入的正样本是vec文件，所以需要使用OpenCV自带的CreateSamples程序（在你所按照的opencv\bin下，如果没有需要编译opencv\apps\HaarTraining\make下的.dsw文件，注意要编译release版的）将准备好的正样本转换为vec文件。

收集训练样本：训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。

第三部分， 将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。广州的颜鉴在人脸检测国际榜FDDB排名世界第三。

如何调整训练集，使得在训练集上训练的弱分类器得以进行； 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强分类器。

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