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深度学习 + OpenCV，Python实现实时目标检测

使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。...使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测 为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器，我们需要有效地接入摄像头/视频流，并将目标检测应用到每一帧里。...现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： 首先，我们从视频流中读取一帧（第 43 行），随后调整它的大小（第 44 行）。...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（第 74、75 行）。...我对样本视频使用了深度学习目标检测，结果如下： 图 1：使用深度学习和 OpenCV + Python 进行实时目标检测的短片。

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教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测

选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能...使用深度学习和 OpenCV 进行视频目标检测 为了构建基于 OpenCV 深度学习的实时目标检测器，我们需要有效地接入摄像头/视频流，并将目标检测应用到每一帧里。...VideoStream 和 FPS 类是 imutils 包的一部分。 现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： ?...我们还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（第 74、75 行）。...如果 OpenCV 能够访问你的摄像头，你可以看到带有检测到的目标的输出视频帧。我对样本视频使用了深度学习目标检测，结果如下： ?

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opencv︱图片与视频的读入、显示、写出、放缩与基本绘图函数介绍

例如，我可以使用 cap.get(3) 和 cap.get(4) 来查看每一帧的宽和高。 默认情况下得到的值是 640X480。.... 2、从文件中播放视频 与从摄像头中捕获一样，你只需要把设备索引号改成视频文件的名字。 在播放每一帧时，使用 cv2.waiKey() 设置适当的持续时间。.... 3、保存视频 在我们捕获视频，并对每一帧都进行加工之后我们想要保存这个视频。对于图片来时很简单只需要使用 cv2.imwrite()。但对于视频来说就要多做点工 作。...下面这些编码器对我来说是有用个。 下面的代码是从摄像头中捕获视频，沿水平方向旋转每一帧并保存它。...为了更好看一点推荐使用linetype=cv2.LINE_AA。 在图像上绘制白色的 OpenCV。

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OpenCV 入门之旅

，包括 Windows、Linux 和 MacOS OpenCV Python 只不过是与 Python 一起使用的原始 C++ 库的包装类，所有 OpenCV 数组结构都会被转换为 NumPy 数组...OpenCV 捕获带有计算机网络摄像头的视频 使用 OpenCV 捕获视频 使用 OpenCV 捕获视频也非常简单 一张一张地读取图像，由于帧的快速处理已经我们眼睛的机制（生物学范畴☺）使单个图像移动起来...但是我们需要从读取视频的第一帧开始，以此，我们需要首先创建一个帧对象，它将读取 VideoCapture 对象的图像 如上所示， imshow 方法用于捕获视频的第一帧 直接捕获视频 为了捕获视频，...我们将使用 while 循环 我们使用 cvtColor 函数将每一帧转换为灰度图像 waitKey(1) 将确保在每毫秒间隔后生成一个新帧 这里还有一个用户事件触发器，一旦用户按下“q”键，程序窗口就会关闭...文件中导入DataFrame 接下来将时间转换为可以解析的可读字符串格式 最后，使用散景图在浏览器上绘制时间值的图表 好了，这就是今天的 OpenCV 入门实战，怎么样，看过之后是不是有一种动手的冲动呢

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Python生成字符视频

Python生成字符视频 一、前言 在之前也写过生成字符视频的文章，但是使用的是命令行窗口输出，效果不是很好，而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。...大致思路和之前一样：Python20行代码实现视频字符化。 下面来看一个效果图： ? 卡卡西vs带土效果截取 二、OpenCV的操作图像 我们先来看一些基本操作。...首先我们需要安装OpenCV，执行下面语句： pip install opencv-python 之后就可以使用了。...(cv2.CAP_PROP_FPS) # 循环读取图片的每一帧 while True: # 读取下一帧 ret, frame = cap.read() if not ret:...三、像素映射成字符 对于只有一个通道的图片，我们可以把它当成一个矩形，这个矩形最小单位就是一个像素。而字符化的过程就是用字符替代像素点的过程。

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OpenCV：打开计算机视觉的魔法之门

让我们通过Python开始： # 在终端或命令提示符中执行以下命令，安装OpenCV pip install opencv-python 安装完成后，我们就可以启动OpenCV的魔法！...在灰度图中检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) # 在图像上绘制矩形框显示人脸...检测到的人脸将被用蓝色的矩形框标记出来。试试看，你是否能在自己的照片中找到隐藏的微笑？ 视频处理的魔力 OpenCV不仅限于静态图片，它同样强大地支持处理视频。...下面是一个简单的例子，演示如何读取视频文件并显示每一帧。...import cv2 # 打开视频文件 video_capture = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4') # 循环读取每一帧 while True

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OpenCV+python实现实时目标检测功能

环境安装 安装Anaconda，官网链接Anaconda 使用conda创建py3.6的虚拟环境，并激活使用 conda create -n py3.6 python=3.6 //创建 conda...（1）首先下载opencv(网址：opencv)，在这里我选择的是opencv_python‑4.1.2+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")），将用于绘制矩形和文本。...还要使用类颜色和之前提取的 (x, y) 坐标在物体周围绘制彩色矩形（cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),COLORS[idx], 2...到此这篇关于OpenCV+python实现实时目标检测功能的文章就介绍到这了,更多相关python实现目标检测内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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C++ OpenCV视频操作之CamShift跟踪算法

前言 CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标...CamShift基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并将上一帧的目标中心和搜索窗口大小(核函数带宽)作为下一帧 Mean shift...算法的中心和搜索窗口大小的初始值，如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。...第三步：根据反向投影图和输入的方框进行meanshift迭代，由于它是向重心移动，即向反向投影图中概率大的地方移动，所以始终会移动到目标上。 第四步：然后下一帧图像时用上一帧输出的方框来迭代即可。...= rectstopPoint) { //当矩形的开始点和结束点不同后在复制的图像上绘制矩形 cv::rectangle(framecopy, rectstartPoint

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24K纯干货：OpenCV入门教程

本文旨在让你快速入门opencv。 OpenCV OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。...OpenCV库是2500多种优化算法的组合，可用于检测和识别不同的人脸，实时识别图像中的对象，使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类，跟踪摄像机的运动，跟踪运动对象（例如汽车，人等），实时计数对象...要使用OpenCV观看视频，我们只需要使用while循环显示视频的每一帧。...绘制不同的形状 我们可以使用OpenCV来绘制矩形，圆形，直线等不同的形状。 矩形： 要在图像上绘制矩形，我们使用矩形函数。在函数中，我们传递宽度，高度，X，Y，RGB中的颜色，厚度作为参数。...分类器，它会返回我们图像的四个坐标（w，h，x，y），使用这些坐标，我们将在脸部上绘制一个矩形，然后使用相同的坐标来裁剪脸部。

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精通 Python OpenCV4：第一部分

在此图中，已创建video_demo.avi视频。 在这种情况下，FOURCC 值为XVID，视频文件格式为AVI（*.avi）。 最后，应确定 fps 和视频每一帧的尺寸。...使用属性来反向播放视频 为了了解如何使用上述属性，我们将了解read_video_file_backwards.py脚本，该脚本使用其中的某些属性加载视频并向后输出，首先显示视频的最后一帧，依此类推。...我们还回顾了 fps 的概念以及如何在程序中进行计算。 此外，我们研究了如何获取cv2.VideoCapture对象的所有属性，以及如何使用它们加载视频并向后输出，从而首先显示了视频的最后一帧。...在下一章中，我们将学习如何使用 OpenCV 库绘制基本的和更高级的形状。 OpenCV 提供绘制线，圆，矩形，椭圆，文本和折线的函数。...另一个关键方面是如何对图像执行基本算术，例如按位运算（AND，OR，XOR 和 NOT）。 最后，我们将介绍主要的颜色空间和颜色图。 问题 您应该正确配置哪个参数以绘制填充形状（例如，圆形或矩形）？

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我为什么要写《OpenCV Android 开发实战》这本书

OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。...计算机视觉作为人工智能的分支学科之一、符合未来科技发展方向，OpenCV是开源的可以商业应用的最流行的计算机视觉框架，包含了3000多个算法实现，其SDK支持Java、C++、Python等编程语言，支持...基于Mat的绘制与填充 2.2.2 Bitmap上的绘制与填充 2.4 Mat与Bitmap转换与使用 2.5 小结 第3章Mat像素操作...5.7.1 - 轮廓检测与绘制轮廓 5.7.2 - 绘制轮廓外接矩形与圆 5.7.3 - 绘制最小外接矩形 5.7 轮廓分析...绘制外接矩形、最小外接矩形、横纵比、面积、轮廓周长等 5.8 图像直方图 5.8.1 - 计算直方图 5.8.2 - 直方图均衡化

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Python-OpenCV,基于标准文档的实例（一）

关于OpenCV OpenCV是一个C++库，用于实时处理计算机视觉方面的问题，涵盖了很多计算机视觉领域的模块。 在Windows 上安装OpenCV-Python 一....用摄像头捕获视频，我们经常需要使用摄像头捕获实时图像。OpenCV 为这中应用提供了一个 非常简单的接口。让我们使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频 显示出来。...从文件中播放视频 : 与从摄像头中捕获一样，你只需要把设备索引号改成视频文件的名字。在 播放每一帧时，使用cv2.waiKey() 设置适当的持续时间。...如果设置的太低视频就会播放的非常快，如果设置的太高就会播放的很慢（你可以使用这种方法控制视频的播放速度）。通常情况下25 毫秒就可以了。...在我们捕获视频，并对每一帧都进行加工之后我们想要保存这个视频。对于图片来时很简单只需要使用cv2.imwrite()。

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经典的计算机视觉项目–如何在视频中的对象后面添加图像

总览 在移动物体后面添加图像是经典的计算机视觉项目 了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象...使用Python和OpenCV构建了此计算机视觉系统-并在本文中分享了方法。 在本文中，将使用图像处理概念和OpenCV。...正如我之前提到的，我们的目标是在视频中放置logo，使其应出现在某个移动物体的后面。因此，目前我们将使用OpenCV本身的logo。您可以使用任何想要的logo（也许是您最喜欢的运动队？）。 ?...类似地，矩形的像素值为1将被图6的像素替换。最终的输出结果如下所示： ? 这是将用于在视频中跳舞的家伙后面嵌入OpenCVlogo的技术。开始做吧！ 在Python中实现该技术-添加logo！...第一维是图像的高度，第二维是图像的宽度，而第三维是图像中通道的数量，即蓝色，绿色和红色。 现在，绘制并查看logo和视频的第一帧： plt.imshow(logo) plt.show() ?

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OpenCV实战：人脸关键点检测（FaceMark）

而且此类算法还没有Python接口，所以这里只介绍C++的代码实现。 Facemark API OpenCV官方的人脸关键点检测API称为Facemark。...这里，我们可以使用OpenCV的Haar人脸检测器或者lbp人脸检测器来检测人脸。 2. 创建Facemark对象 创建Facemark类的对象。...我们既可以打开一个本地视频(.mp4)，也可以打开网络摄像机（如果电脑有的话）来进行人脸关键点检测。 5. 检测人脸 我们对视频的每一帧运行人脸检测器。...人脸检测器的输出是一个包含一个或多个矩形（rectangles）的容器（vector），即视频帧中可能有一张或者多张人脸。 6....运行人脸关键点检测器 我们根据人脸矩形框截取原图中的人脸ROI，再利用人脸关键点检测器（facial landmark detector）对人脸ROI进行检测。

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【CV 向】OpenCV 图形绘制指南

引言 Python OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，除了图像处理和计算机视觉任务外，它还提供了丰富的功能来绘制各种图形。...无论是在计算机视觉应用中标记感兴趣区域，还是在图像上绘制几何形状或文本，OpenCV 都为我们提供了简单易用的方法。本文将介绍如何利用 Python OpenCV 进行图形绘制。 1....我们还可以通过调整 thickness 参数来设置线段的粗细。 3. 绘制矩形 绘制矩形是常见的图形绘制操作之一。在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.rectangle() 函数绘制矩形。...我们可以通过调整 thickness 参数来设置矩形的边框粗细。 4. 绘制圆 绘制圆形也是常见的图形绘制操作之一。在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.circle() 函数绘制圆形。...结论 通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Python OpenCV 进行图形绘制。

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Java版人脸跟踪三部曲之二：开发设计

，在人脸上添加一个矩形框，此时，在预览窗口看到的效果就是视频中人脸上始终有矩形框，实现了跟踪的效果 虽然尽可能简短的讲完了核心逻辑，但此时的您可能有一些疑问，例如： Hue分量是啥？...） 再来仔细看看圆盘中Hue的值对应的色调： 重要知识点：反向投影 在使用JavaCV的CamShift算法API时，最重要的入参就是反向投影，每一帧最终都会被转成反向投影，也就是前面提到的用人脸Hue...，或者说定位目标图像出现在指定图像的位置 来看看用一张图片制作反向投影的过程，如下所示，先根据人脸得到直方图，然后对每一张图片都用这个直方图去计算出反向投影图（也就是拿着人脸直方图，去每一帧图片中计算人脸在此图片中的色彩概率分布...-> 移动，这和梯度下降有些相似之处啊 以上就是meanshif算法，而将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是camshift，它将视频的连续帧做meanshift 计算，用上一帧结果作为下一帧...来看看完整的应用主流程，如下图，检测到人脸后，就用此人脸生成直方图，对之后的每一帧都用反向投影+CamShift计算人脸位置，如果位置有效就表示跟踪成功，在图上添加矩形框，如果位置无效，表示跟踪失败（

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