原创 opencv第二天視頻文件打開及色彩分離合並
import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object_demo(): capture = cv.VideoCapture("C:/Users/weiqiangwen/De
2020-07-08 02:59:32
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原创 python max（a,key = lambda a:a[1]） max的簡潔用法
max（x.items(),key = lambda a:a[1]） 將x.items()字典面最大的值賦值給a[1]並返回給haha3
2019-02-02 01:01:30
原创 python _**、__**區別
（1）_xxx "單下劃線 " 開始的成員變量叫做保護變量，意思是隻有類實例和子類實例能訪問到這些變量，需通過類提供的接口進行訪問；不能用'from module import *'導入 （2）__xxx 類中的私
2019-01-26 00:46:08
原创 OPENCV K鄰近
原理kNN 可以說是最簡單的監督學習分類器了。想法也很簡單，就是找出測試數據在特徵空間中的最近鄰居。我們將使用下面的圖片介紹 上圖中的對象可以分成兩組，藍色方塊和紅色三角。每一組也可以稱爲一個類。我們可以把所有的這些對象看成是一個城鎮中
2018-12-08 00:44:46
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原创 攝像頭Lucas-Kanade法分析光流
現在我們要使用第二條假設，鄰域內的所有點都有相似的運動。LucasKanade 法就是利用一個 3x3 鄰域中的 9 個點具有相同運動的這一點。這樣我們就可以找到這 9 個點的光流方程，用它們組成一個具有兩個未知數 9 個等式的方程組，
2018-11-28 13:16:10
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原创 視頻分析稠密光流
Lucas-Kanade 法是計算一些特徵點的光流（我們上面的例子使用的Shi-Tomasi 算法檢測到的角點）。OpenCV 還提供了一種計算稠密光流的方法。它會圖像中的所有點的光流。這是基於 Gunner_Farneback 的算法（
2018-11-28 13:16:10
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原创 視覺分析createBackgroundSubtractorKNN去背景
在很多基礎應用中背景檢出都是一個非常重要的步驟。例如顧客統計，使用一個靜態攝像頭來記錄進入和離開房間的人數，或者是交通攝像頭，需要提取交通工具的信息等。在所有的這些例子中，首先要將人或車單獨提取出來。技術上來說，我們需要從靜止的背景中提取
2018-11-28 13:16:10
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原创 視頻跟蹤 cv2.CamShift跟蹤有問題
這個算法首先要使用 meanshift，meanshift 找到（並覆蓋）目標之後，再去調整窗口的大小，s = 2x√M00256 。它還會計算目標對象的最佳外接橢圓的角度，並以此調節窗口角度。然後使用更新後的窗口大小和角度來在原來的位
2018-11-26 09:16:53
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原创 視頻分析Meanshift動態物體識別
eanshift 算法的基本原理是和很簡單的。假設我們有一堆點（比如直方圖反向投影得到的點），和一個小的圓形窗口，我們要完成的任務就是將這個窗口移動到最大灰度密度處（或者是點最多的地方）。如下圖所示： 初始窗口是藍色的“C1”，它的圓心
2018-11-26 09:16:53
原创 opencv ORB兩張圖片蠻力匹配及官方例子錯誤，img3 = cv.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches[:10], flags=2)
踩坑opencv3.4官方例子量圖片匹配img3 = cv.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,matches[:10], flags=2)， 第六個函數outimg官方沒有，很多書也是複製粘貼並沒有實際操作會報
2018-11-20 09:42:22
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原创 SIFT算法
SIFT具有旋轉不變特性，即使圖片發生了旋轉，我們也能找到同樣的角點。很明顯即使圖 像發生旋轉之後角點還是角點。那如果我們對圖像進行縮放呢？角點可能就不再是角點了。以下圖爲例，在一副小圖中使用一個小的窗口可以檢測到一個角點，但是如果圖像被
2018-11-20 09:42:22
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原创 fast檢測器 （編譯不過kp = fast.detect(img , None)類型不對先記錄下來以後查看源碼）
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('left08.jpg',0) cv2.imshow("con
2018-11-20 09:42:22
原创 opencv蛋疼的3.0和3.4 orb角點檢測
版本區別3.0 orb = cv2.ORB() kp = orb.detect(img,None) 如果再3.4運行就會出現TypeError: Incorrect type of self (must be 'Feature2D' o
2018-11-20 09:42:22
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原创 Shi-Tomasi 角點檢測 & 適合於跟蹤的圖像特 徵
Harris 角點檢測的打分公式爲：R = λ1λ2 − k (λ1 + λ2)，但 Shi-Tomasi 使用的打分函數爲：R = min (λ1, λ2），如果打分超過閾值，我們就認爲它是一個角點。我們可以把它繪製到 λ1 ～λ2
2018-11-12 22:51:38
原创 Harris 角點及cv2.cornerHarris()
角點檢測中要使 E (µ, ν) 的值最大。這就是說必須使方程右側的第二項的取值最大。對上面的等式進行泰勒級數展開然後再通過幾步數學換算這裏 Ix 和 Iy 是圖像在 x 和 y 方向的導數。（可以使用函數 cv2.Sobel()計算得到
2018-11-12 22:51:38