我正在做一个项目,这需要检测许多小的红色激光点正确使用Opencv。最后,我想正确地找到所有的红色激光点。现在我将rgb设置为hsv,并设置范围来检测红点,然后使用opencv中的canny和findContours函数来检测边缘和查找计数。然而,结果并不是很好。有些红点没有被很好地检测出来。你可以看到下面的图片。你能给我一些建议吗?laser lights detection result 下面是我的代码: cap = cv2.VideoCapture(0)
# set red thresh
lower_red = np.array([0,0,255])
#156, 100, 40
up
我目前正在做一个运动检测项目,以检测运动,并绘制一个红色包围框周围的运动。现在,我的程序确实检测到了运动,并在运动周围画了一个边界框,但是也有很多重叠的边界框和正确的边界框。有什么办法可以把我减少到一个盒子吗?
这是我的密码:
for c in cnts:
if cv2.contourArea(c) < 500:
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(frame, (x,y), (x + w, y + h), (0, 0, 255
我这里有一个检测激光的代码,但我在不同的光条件下遇到了问题。所以我想如果我添加一个代码来检查那个光是不是一个圆,我可能会解决这个问题。
问题是我不知道如何在这里应用它。这是激光在遮罩中的样子。
我希望你能帮助我完成我的代码。
下面是我的代码:
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) convert from bgr to hsv color s
我需要指导才能实现守则。目的是统计在自修室里的学生人数。我的想法是:
( 1)空空的课堂学习;( 2)在一天中的某一时间,与学生坐在预定的地方合影,因为椅子不能移动。3)明确了与课堂学习相对应的画面要点。4)两张照片的差异。5)如果这些职位现在被占用(差异给出了一个可见的结果),那么计算与学生人数相对应的差异数。
有人知道如何在代码中实现它吗?
Mat differenceFrame(Mat prev_frame, Mat curr_frame);
int main(void) {
cv::Mat frame, frame1, framedifference;
int
所以我和我的朋友们正在组装这个自制的激光测距仪,有人在这个网站上贴出了这样的信息:。在进入python代码部分之前,一切都进行得很顺利,因为我们不熟悉任何编程语言。正如网站上的项目所描述的那样,它应该在摄像头的视野中检测到一个红色的点。不幸的是,我们已经买了一台绿色激光。如何更改代码,使其检测绿色点?以下是代码:
## program written by Shane Ormonde 7th sept 2013
## updated on 25th January 2014
## calculates the distance of a red dot in the field of view
我想在照片里找到粉红色的木头。代码正确地做到了这一点,但是在一些图像中,比如下面的图像,它正确地找到了粉红色的棒,但是发现了其他几个框的错误。实际上,它没有找到一个坐标(x,y,w,h),而是错误地诊断了几个坐标。
下面的图像非常清晰,
import numpy as np
imagePath = "core4.jpg"
import cv2
from cv2 import *
im = cv2.imread(imagePath)
im = cv2.bilateralFilter(im,9,75,75)
im = cv2.fastNlMeansDenoisingColor
下午好,我目前有一些使用haar级联来检测眼睛和脸部的代码,我很好奇是否有人知道如何让程序识别头部的运动。眼睛的点头或运动,例如眨眼。
这是我目前所拥有的:
import cv2
import numpy as np
"""
Created on Mon Mar 2 11:38:49 2020
@author: bradl
"""
# Open Camera
camera = cv2.VideoCapture(0)
camera.set(10, 200)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('
我有一个Qt应用程序,我必须找到HSV范围的几个像素左右点击坐标,以跟踪稍后。我就是这样做的:
cv::Mat temp;
cv::cvtColor(frame, temp, CV_BGR2HSV); //frame is pulled from a video or jpeg
cv::Vec3b hsv=temp.at<cv::Vec3b>(frameX,frameY); //sometimes SIGSEGV?
qDebug() << hsv.val[0]; //look up H
qDebug() << hsv.
首先,现在我用Opencv用Python2.7做斑点检测。我想做的是在颜色检测之后完成斑点检测。我想要检测红色的圆圈(标记),并避免其他斑点干扰,我想先做颜色检测,然后再做斑点检测。
颜色检测后的图像为
现在我想对这张图像进行斑点检测,但它不起作用。这是我的代码。
import cv2
import numpy as np;
# Read image
im = cv2.imread("myblob.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Set up the detector with default parameters.
params = cv2.
我目前正在尝试将视频数据输入到激光器(我们使用激光器进行通信)。激光器通过调制工作,我们总共有两个状态,相当于0和1。因此,为了让我向激光器提供视频数据,我首先需要将其转换为位。我的帧是用openCV从网络摄像头得到的,用包含8位整数的二维数组表示,以获得灰度图像。目前,我正在对这些数组进行如下转换: if __name__ == '__main__':
video = Video()
frame = video.getFrameBits() 其中,Video类定义为: class Video:
# scale_percent: percent of original si
我正在尝试用Otsu阈值检测图像数据集中的roi。虽然在某些情况下,结果是正确的,但有些情况并不好。我在用下面的代码。
import cv2 as cv
import numpy as np
path = "./images/{}.png".format
for num in range(1000):
filename = path(num)
img = cv.imread(filename, cv.IMREAD_GRAYSCALE)
res = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BI