视频/图像分析以获取轮廓之间的距离 - 腾讯云开发者社区

给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们首先获取(排序后的)最小旋转边界框坐标，并分别计算四个顶点之间的中点(第10-15行)。然后计算中点之间的欧氏距离，给出我们的“像素/尺寸”比例，来确定一英寸为多少像素宽度。...然后，第12行计算参考位置和对象位置之间的欧式距离，然后除以“像素/度量”，得到两个对象之间的实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算的距离(第13-15行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。...下面是第二个例子，这次计算的是参考对象和药丸之间的距离：这个例子可以作为药片分类机器人的输入，自动获取一组药片，并根据它们的大小和与药片容器的距离来组织它们。

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使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

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Java根据经纬度获取两点之间的距离

Java根据经纬度获取两点之间的距离，最近在实现类似于钉钉打卡签到的需求，因为对精度要求不是很高，所以可以通过一个球面距离的公式来求两点距离，这里将地球当成一个球体，实际上地球是一个不规则的球体，所以这个实现方法只能适用一些精度要求不高的需求...，如果要高精度，可以用第三方的api去实现。...实现思路先新增一个配置页面，调用百度地图，保存好经纬度数据到数据库表，同时也保存距离手机打卡获取当前位置的经纬度数据，通过接口对比，计算两点距离是否在配置的打卡范围内代码实现写一个实体类，传入经纬度信息...Integer> resultResponse = ResultResponse.getSuccessfulResultResponse(AppConsts.NO_IN_GPS_RANGE); // 获取配置...，只能适用于不是特别精准的情况，要特别精准，请用第三方api，比如百度的，https://lbsyun.baidu.com/

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谷歌广告越权获取Youtube私享视频图像帧分析

本文通过谷歌广告中的视频制作功能，作者发现了Youtube私享（Private）视频图像帧的越权获取漏洞，利用该漏洞可以获取知晓视频ID号的任意Youtube私享（Private）视频的所有图像帧，从而可完整拼凑出整个视频图像信息...首先，我用我的第二个Youtube账户进行了视频上传，并把该视频权限设置为私享（Private），然后以该视频为对象进行测试。如果我用我另一个Youtube账户获取到该视频，那么，漏洞就存在了。...好吧，现在的漏洞利用只能对单独的图像帧进行获取，能否获取更多的东西呢？之后，我决定通过Python脚本来进行更多图像帧获取。假如目标视频的每秒传输帧数为24FPS，那么每个图像帧驻屏时间为33毫秒。...那么，这样我就能从0毫秒进行获取，通过33毫秒的间隔图像帧获取，就能获取到完整的目标视频了。我快速地编写了一个POC脚本，下载了目标视频中前3秒图像，经解码还原，与目标测试视频完全相同。...、获取到的目标私享视频图像信息分辨率较低，但也不影响观看。

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IUGC2024——产时超声检查挑战赛

IUGC2024挑战赛重点关注产时超声视频，旨在开发一种自动化胎儿生物测量方法，以减少观察者内部和观察者之间的变异性并提高测量可靠性。...首先，根据分割后的图像，识别耻骨联合轮廓上最远的两个点，将图像右侧的点作为HSD的测量点。然后，以耻骨联合最右边的点为参考，在胎头轮廓中找到最短距离点。该点作为测量 HSD 的第二点。...在所有帧都是标准平面的大多数视频中，定期提供注释，而在所有帧都是标准平面的一小部分视频中，为每个帧提供注释。因此，鼓励参与者关注帧之间的相关性，以在有限的样本下实现分割。...分割指标：骰子相似系数、豪斯多夫距离、平均对称表面距离。测量指标：预测和手动测量的超声参数之间的绝对差异。...1、根据任务二中的耻骨联合区域mask，计算轮廓凸包，然后找到轮廓凸包中最长距离的两点。

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Methods | 生物图像分析的未来：心智与机器之间的对话

一旦获得了这些测量数据，我们将会面临图像分析的挑战，例如如何有效处理和分析高维度的显微镜数据集，并整合来自多个成像模态的信息。...这项假设的前提是，我们对世界的隐性知识包含在我们的感知总和中，可以推广到尚未见过的图像，即使是由我们的显微镜获取的图像也是如此。...我们可以要求这样的系统识别并列举图像中找到的所有结构，定义类别，提取属性并分析关系。...在最理想和最具未来感的情景下，生物图像分析将变成一种思维和机器之间的对话：一个交替进行的过程，包括输入图像、手动注释、处理后的图像、命令、问题和回答。...机器会以示例图像回答问题，或提出后续问题以消除歧义并更好地理解意图。重要的是，它将使非专业人士能够从图像中提取见解。目前，训练最先进的大型基础模型只对大型公司来说才具备经济可行性。

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CAMUS2019——超声心动图心脏结构分割

因此，有些案件难以追踪；数据集涉及多种采集设置；对于一些患者来说，图像中看不到部分墙壁；在某些情况下，根本不可能遵循获取严格的四腔视图的探头方向建议，而是获取了五腔视图。...每个导出的序列对应于一组以极坐标表示的 B 模式图像。...基本要点是 i) 包括左室腔内的小梁和乳头肌；ii) 保持 ED 和 ES 时刻之间的组织一致性；iii) 在亮脊心室侧的二尖瓣平面中终止轮廓，在瓣叶铰接的点处；iv) 通过从间隔二尖瓣铰点到间隔壁绘制以创建平滑的形状...ES 时左心室腔的平均 Dice 值。ED 时左心室心内膜轮廓的平均绝对距离。ES 处左心室心内膜轮廓的平均绝对距离。ED 时左心室心内膜轮廓的平均豪斯多夫距离。...ED 时左心室心外膜轮廓的平均绝对距离。ES 处左心室心外膜轮廓的平均绝对距离。ED 时右心室心外膜轮廓的平均 Hausdorff 距离。ES 时右心室心外膜轮廓的平均 Hausdorff 距离。

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RTSP协议视频智能分析平台EasyNVR如何获取云端录像的视频快照截图？

TSINGSEE青犀视频智能分析平台内一个功能是获取直播快照，比如EasyNVR视频直播中可以获取到直播快照的截图，但在实际使用中，也有用户需要获取云端录像快照。 ?...使用过EasyNVR获取直播快照功能的朋友都知道，直播获取快照操作是很便捷的，因为在技术层面上，直播获取流可以直接拉过来进行解码播放。而作为录像的hls视频流，我们就需要先对视频进行解码，再获取快照。...EasyNVR的录像都是http服务发布的录像视频流，我们再通过ffmpeg来对云端录像的视频进行快照的获取。...2、明确自身需要获取快照的时间点，以HH:mm:ss确定时间点，例如获取00:20:45这个时间点的快照 3、通过命令来验证快照的执行结果，执行命令如下： ffmpeg.exe -ss 00:20:45...成功获取到快照： ? ? 除了EasyNVR外，TSINGSEE青犀视频其他智能分析平台EasyCVR、EasyGBS等也可以获取录像的快照。如果大家有疑问，欢迎联系我们。

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低分辨率和畸变严重的棋盘格角点的自动检测

，该方法适用于透视相机和全向相机，本文对现有的角点检测方法进行了评价，分析了其在检测模糊和畸变严重图像集中角点方面的优缺点，从分析结果开始，提出、实施和测试了几项改进，实验表明，该算法能够在低至VGA分辨率的全向图像上一致性地识别...80%的角点，并且在更高分辨率下接近100%的角点正确提取，显著优于现有的实现，该方法的性能在多个不同分辨率、失真和模糊的测试图像集上得到了验证，这些测试图像集使用了不同类型的相机获取得到。...在最初的方法中，使用了“均值”，这需要相当少的计算能力，因此非常适合从视频流中检测棋盘格，其运算时间也至关重要，由于模糊、噪声或过于粗糙的采样，阈值分割出来的黑白图像中的棋盘格往往连在一起。...但是对于低分辨率图像，腐蚀对四边形的整体大小有很大影响，这可能导致最小边缘长度的急剧减少，因此，对距离测量进行了调整，以减小腐蚀的影响： D.多次腐蚀时的四边形连接由于全景相机的反射镜头，模糊会在径向上不均匀地扩散...实验在本节中，分析了6个测试图像集，每个测试图像集包含10个图像，已经考虑了各种质量的典型摄像机反射镜配置，在原始OpenCV实现和我们提出的方法之间，比较了每幅图像中发现的角点数量和角点定位精度，首先讨论成功提取角点的先决条件

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SilhoNet：一种用于3D对象位姿估计和抓取规划的RGB方法

此轮廓表示对象的完整未被遮挡的视觉外形，就好像它使用相同的3D方向渲染但在框架中居中。框架中轮廓的大小对于图像中对象的比例是不变的。为每个对象选择该距离，使得轮廓仅在框架内用于任何3D方向。...C．数据集本文在YCB视频数据集上评估了本文的方法，该数据集由92个视频序列组成，包括133,827个帧，共包含21个对象，以不同的排列方式出现，具有不同的遮挡水平。...对于所有匹配的轮廓视点具有一致的四元数标签使得位姿预测网络能够有效地训练所有类型使用非常简单的距离损失函数的对象对称性。...补充YCB-视频数据集中的真实图像数据是80,000个合成渲染图像，所有21个对象以透明背景的各种组合和随机位姿出现。...使用预测和地面实况四元数之间的以下对数距离函数来训练3D位姿回归网络：其中q是基本事实四元数，eq是预测的四元数，并且是稳定性的一个小值，在本文的例子中e鈭鈭位姿预测网络经过380,000次迭代训练，

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CVPR 2018 | Spotlight论文：单摄像头数秒构建3D人体模型

获取这种模型的一种方法是使用昂贵的主动式扫描仪。但是这种扫描仪的尺寸和成本妨碍了它们在消费级应用软件中的使用。或者，可以使用来自一组密集静态身体姿势图像的多视角被动重建 [22, 46]。...为了从视频序列中估计几何图形，研究者优化受限于人体模型的单个自由外形，以拟合 F 个图像的集合。...穿过图像轮廓点（silhouette point）的每束相机光线对 3D 人体形状带来约束。为使可视外壳方法适用于动态单目视频，必须「撤销」人类动作，使其变成标准帧。...为所有帧 unpose 光线之后，研究者获得了一个可视外壳，以标准 T 姿势展示整个人体形状。之后，研究者优化人体形状参数和自由曲面顶点位移，以最小化 3D 模型点与 unposed 光线之间的距离。...他们扩展了 [7] 中的方法使其更加鲁棒，并获得更好的时间一致性和轮廓重叠。在第二步，一致形态的计算在 3.3 节中有详细介绍。一致形态被高效优化，以最大化地解释每帧实例中的轮廓。

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视频分割在移动端的算法进展综述

SIGAI特约作者陈泰红研究方向：机器学习、图像处理语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签，视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签...区域相似度（Region Similarity）：区域相似度是掩膜 M 和真值 G 之间的 Intersection over Union 函数轮廓精确度（Contour Accuracy）...不同帧图像或同一图像的两个像素属于同一类，其embedding向量距离很近，如果两个像素属于不同类别，其embedding向量距离较远。...论文是在每帧图像中分割10个对象目标，期望5属于预测对象。 3. 优缺点分析 1、多目标实体分割的性能依赖于分割实体的数目。...3、个人认为zero-shot VOS已经脱离了VOS范畴，可以视频分解为序列图形，单独在每个图像上做实体分割，在进行图像之间的匹配。 5. SiamMask 1.

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大伽带你入门OpenCV Python计算机视觉

-《OpenCV Python图像处理进阶教程》图像卷积、边缘提取、噪声生成与图像去噪、直方图相似图像对比与反向投影、图像金字塔与图像模板匹配、双边模糊与边缘保留滤波等进阶知识点，涵盖图像处理的主要知识点...-《OpenCV Python图像与视频分析》详细讲述图像二值化的各种方法，二值图像分析的连通组件分析，轮廓发现与轮廓分析，轮廓测量，几何距分析，距离变换、点多边形测试，基于HU距不变性的轮廓匹配与几何形状识别案例...，基于图像形态学的二值图像预处理，霍夫直线与圆检测各种技巧，通过拟合实现直线、圆检测方法。...视频读写，视频背景分析，前景对象mask提取与背景提取，颜色物体对象跟踪，实时人脸检测，实时车道线检测等内容。图像几何分析案例： ? 视频对象跟踪： ? ? 视频背景对象与前景图像提取： ? ?...视频中车道线检测： ? 当你还在犹豫是否要学习OpenCV计算机视觉的时候，别人已经学完开始工作了！技术改变人生，努力成就梦想！

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RTSP协议视频智能分析平台EasyNVR如何通过StreamClient组件获取视频的帧率信息？

在EasyNVR的实际使用过程中，对于关键帧的获取其实并没有需求，但是如果需要获取关键帧的话，可以通过我们开发的组件EasyStreamClient实现。...EasyStreamClient是一套非常稳定、易用、支持重连的StreamClient工具，以SDK形式提供，接口调用非常简单，经过多年实战和线上运行打造，支持RTMP推送断线重连、环形缓冲、智能丢帧...EasyNVR平台通过EasyStreamClient的库拉取到在线流之后，可以获取到该流的相关信息，其中就包括视频的帧率信息。...，然后在获取视频流的接口处添加一个字段（StreamFPS）返回出去。...EasyStreamClient组件适用于各种级联转发及NVR硬件服务，支持视频文件的点播、定位、回放、快进等功能，尤其是在安防RTSP协议的支持上，此外，也适用于各种RTSP数据源接入与处理，图像分析类应用场景

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【01】opencv项目实践第一步opencv是什么-opencv项目实践-opencv完整入门以及项目实践介绍-opencv以土壤和水滴分离的项目实践-人工智

常见的处理方法包括直方图均衡化、对比度增强等，以提高图像的可视化效果，突出水膜与背景之间的差异。降噪处理：使用滤波器（如高斯滤波器、均值滤波器）去除图像中的噪声，保持水膜的边缘清晰。...3) 动态变化分析形态学处理：使用形态学操作（如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算）对分割出的水膜区域进行平滑处理，以消除孤立的小噪点，同时保持水膜的整体形态。...水膜厚度与面积计算：厚度计算：基于图像中水膜的像素距离，可以估算水膜的厚度。通过将像素距离与实际物理距离的比例进行换算，可以得到真实的水膜厚度。...面积计算：通过轮廓跟踪算法，计算出每一帧图像中水膜的面积随时间变化的趋势。动态变化分析：通过比较连续图像，分析水膜在不同时间点的形态变化。...广泛的应用领域：由于其强大的功能和易用性，OpenCV 被广泛应用于多个领域，如安防监控（视频监控中的目标检测和跟踪）、自动驾驶（环境感知和障碍物检测）、医学影像分析（图像诊断和病变检测）、工业检测（产品质量检测和缺陷识别

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219个opencv常用函数汇总

：从摄像设备中读入数据； 18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter...：对两个数组进行按位或操作； 67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作； 68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量； 69、cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制； 70、...：对读入帧做所有必须的处理； 138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换； 139、cvErode：形态腐蚀； 140、cvDilate：形态学膨胀； 141、cvMorphologyEx...：图像自适应阈值； 149、cvFilter2D：图像卷积； 150、cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界； 151、cvSobel：图像边缘检测，Sobel...：绘制轮廓； 190、cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓； 191、cvContourPerimeter：轮廓长度； 192、cvContoursMoments：计算轮廓矩； 193、cvMoments

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一键实现图像、视频卡通化，GAN又进化了

最后，对本文方法进行了定性和定量的比较分析，以及用户研究，以验证这种方法的有效性。结果是本文方法在所有比较中均优于之前的方法。最后，消融实验表明了本文框架中每个部分的作用。 ?...最后，本文的贡献如下：根据对卡通绘画行为的观察，本文提出了三种卡通表示：轮廓表示，结构表示和纹理表示。然后引入图像处理模块以提取每个表示。在提取表示的指导下优化了基于GAN的图像卡通化框架。...一个判别器是区分卡通图的输出和轮廓特征，另一个判别器是区分卡通图的输出和纹理特征。预训练的VGG网络用于提取高级特征，并对提取的结构表示和输出之间以及输入图片和输出之间的全局内容施加空间约束。...轮廓表征作者定义了一个网络F_dgf，以图片I为输入，并以它自己为guide map，输出提取的去掉纹理和细节的外观特征F（I,I）。...计算出的FID度量标准表明，卡通表征是有助于缩小现实世界的图像和卡通图像之间的距离，因为与原始图像相比，所有三个提取的卡通表征都具有较小的FID。 ? 图10是显示消融实验中，每个特征表示的结果。

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A Texture-based Object Detection and an adaptive Model-based Classi cation

数字图像处理的使用大大扩展了信息的频谱。本文的主要目标是检测和分类车辆环境中的障碍物，以帮助驾驶员进行驾驶行为的决策过程。图像由安装在后视镜上的CCD摄像头获取，并观察车辆前方区域。...匹配质量和目标类别之间的高度非线性函数是通过神经网络实现的。 1、介绍图像分析的整个过程分为两个主要步骤。首先，两阶段的目标检测过程确定图像中的一组假设。...在下一步中，这些ROI由基于Hausdor距离的分类器进行分析。 A、豪斯多夫距离豪斯多夫距离是一种数学工具，可用于比较两个点集。它通过考虑两个集合在某些度量中的距离来衡量它们之间的差异。...在分类过程中，如图5所示，计算豪斯多夫距离以测量模型和图像特征之间的相似性。首先，将模型特征与图像特征相关联，并确定它们的相似性，即前向Hausdorff距离。...对于每个轮廓图像，计算所有特征的平均值，并且只允许最可靠的特征用于进一步处理。因此，主要的问题是运动的观察者分析前方运动车辆的事实。

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从「生态光学」取经，伯克利曹颖提出解决物体遮挡问题方案，登PNAS

由于空间上分隔开来的表面之间的边界图像可能具有不同的强度，我们假设在自然的观测条件下，遮挡的轮廓（occluding contour）主要与强度边缘相关。...（B）一对图像帧，左侧绿色框中的部分以某个纹理轮廓上的点为中心；右侧紫色框中的部分以遮挡轮廓上的点为中心，对应于图 4C 所示的两个相同的邻域。...本文证明了通过检测遮挡轮廓（带有可见表面的空间上的分隔信息）可以将图像分割成独立的表面，通过检测微分同胚性（带有从不同视角可见的表面之间的重叠关系信息）可以完成对图像序列中的不变表面的跟踪。...此外，本文不仅证明了该方法在数学上的有效性，而且证明了它在合成视频目标分割和不变跟踪方面的计算效果。人们普遍认为，图像没有遮挡、表面、轮廓等信息，只有像素的集合，而感知的目标就是「解读」这些数据。...来自生态光学的拓扑概念为视觉研究中的许多经典思想提供了新的视角。例如，由于表面 3D 距离不连续，遮挡轮廓通常被视为是强度不连续的。另一方面，我们的定义甚至不包括「强度」。

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AI综述专栏 | 步态识别的深度学习综述

其中:δ i, j为指示函数, 表示训练集中第i个和第j个样本是否具有相同的身份, 如果相同值为1, 否则为0; di, j为特征之间的欧氏距离.该损失函数对于相同身份的样本最小化特征之间的距离, 对于不同身份的样本..., 令特征之间的距离大于某一个阈值margin....其中, da, n表示具有不同身份的特征之间的距离, da, p表示具有相同身份的特征之间的欧氏距离.为了分析步态识别中类内和类间样本空间不对齐问题对步态识别性能的影响, 文献[11]方法对比2种模型结构...基于人体姿态关键点的方法 Liao等[48]利用开源的姿态估计算法[10]从原始的视频序列中提取人体的姿态信息, 其中包含6个人体关键点(左右臀部、左右膝盖和左右脚踝)在原始视频序列中每一帧的位置.为了消除相机与人的距离在行走过程中尺度变化的影响....但是, 同样作为对图像或视频的检索问题, 行人再识别在模型和目标函数的选择上具有一定的借鉴价值. 3)结合步态轮廓图与人体关键点.人体姿态估计算法是计算机视觉领域的一个热点研究方向.现有工作[9]已经可以有效处理人体姿态关键点的自遮挡

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