公司项目需要检测运动物体,我对opencv也没啥研究,google了好久看了好多方法,最简单的就是差分与高斯背景建模了。
一般在做影像处理时,为提升效率,常会将影像转为二值影像后再进行处理。 在EmguCV内有许多找轮廓线的方法,但是随着版本更新,不同版本的函数 不见得会一样,每次都要重新查询实在很麻烦,那不如把他们记下来。
这个案例是2018年初我给别人做的一个小项目,当时还没有现在这么多可以即拿即用的目标检测网络(比如SSD/Yolo等),所以当时是用传统的图像处理方法实现的。后来我的TensorFlow视频教程中也拿它来做目标检测案例讲解过:
要使用EmguCV,首先需要去官网下载安装包(除了下载安装包,还有其他几种方式)。安装完成后,得配置环境变量。这里不再赘述。网上的教程很多。我这里分享一个官网的下载链接:https://sourceforge.net/projects/emgucv/files/emgucv/
链接:https://zhidao.baidu.com/question/559571801.html
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2。
测试10张图片,计算平均耗时: yolo_cpp_dll.dll 自己编译生成的 yolov3 18ms 100% yolov3-tiny 5ms 检出率60% 比较节省gup资源 yolov4 35ms 检出率90%
公司是视觉方面的业务,我又不会c++(好想会啊,正在学习中)。由于各种需求,自己觉得对c++不是特别感冒,所以选用了net下的opencv的封装EmguCV。python也有对应的opencv的库。无奈我python还处于入门阶段。
Emgucv是在.NET平台下使用OpenCV视觉库的桥梁,在使用之前需要对系统进行配置,其配置和OpenCV的配置有点不同。
其实视频转图片在上篇文章中已经有些眉目了,其实就是按帧读取视频,然后把帧保存就ok。然后自己再加个进度条美化一下。。。这代码简单易懂,还是直接上代码吧。
例程中用到一个库叫做emgucv,是opencv\的net封装 编译打包好的稳定版,在这:https://sourceforge.net/projects/emgucv/files/emgucv/ 如果要最新代码,在这里获取:https://github.com/emgucv/emgucv
实现功能: 播放视频 提取每一帧图片并保存 显示视频播放的时间 videowrite 视频保存的方法还未调试成功,等待后续再继续研究! //---------------------------------------------------------------------------- // Copyright (C) 2004-2019 by EMGU Corporation. All rights reserved. //----------------------------
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; usin
对于所有想知道如何在一篇文章中涵盖这一概念的人,我想说,在你深入探索之前,事情听起来很复杂。我不会说这篇文章非常简单,但是它的确是建立在非常基础的计算机视觉概念之上的。
yolo_cpp_dll中的yolo_v2_class.cpp需要修改下构造函数detect_image
模板匹配是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。目前我司用hacon去做的,还进行了二次封装,可以设置图片的旋转角度等信息,这个设计公司机密,这里我就用opencv(NET封装版叫emgucv)去实现这个功能。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
1. 本例中,我们需要导入:Emgu.CV.UI.dll、Emgu.CV.World.dll
滤波作用 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪 声(包括高斯噪声、椒盐、噪声、随机噪声等)进行抑制,是图像预 处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到到后续图 像处理和分析的有效性和可靠性。 对不同的噪声的抑制,需要使用不同的滤波进行处理,这边主要 介绍几种滤波方法。
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。它们的差别是第一个函数使用标准的 Hough 变换,第二个函数使用基于概率的Hough 变换(因此名称里有个P)。HoughLinesP() 只通过分析点的子集并估计这些点都属于同一条直线的概率,它是标准Hough变换的优化版本,拥有更快的执行速度。关于Hough变换的介绍可以参考这篇文章:
运行效果: 重要知识点: 控件循环遍历操控; 队列数组的应用: private Queue<double>[] dataQueue = new Queue<double>[8]; //把
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效。
过Image<TColor,TDepth> method 来实现,这边主要讲解前者。
首先创建一个Wpf项目——OpenCV_Face_Wpf,这里版本使用Framework4.7.2。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【走进OpenCV】系列,主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库,涉及到的知识点会做简单讲解。
我们将使用 Canny 进行边缘检测。如果你不确定这是什么,请查阅相关资料,对于后文的阅读会有帮助。
EmguCV和OpenCvSharp都是OpenCV在.Net下的封装,常常会听到有人说EmguCV或OpenCvSharp同样的函数比OpenCV函数运行速度慢,到底是不是真的?博主暂时也没有去一一验证,本文主要对比下三者用指针方法读取像素的速度、耗时情况。
通过仔细检查代码,推测可能是传入的X,Y坐标的问题。在之前使用System.Drawing 的Bitmap处理图片时,打开图片,获取到Bitmap对象后,图片的坐标是都为负值,即均为负坐标。而在尝试改成正坐标之后,异常解决了。。。这里的推测是opencv 的image对象和system.Drawing 的image对象应该是不同的,同样的截图一块区域,System.Drawing 负坐标正常截取,而opencv则是正坐标才正常截取。
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。
r_\theta=x_0\cdot\cos \theta+y_0\cdot\sin \thetarθ=x0⋅cosθ+y0⋅sinθ
CvInvoke.CvtColor(uMat, dst, ColorConversion.Bgr2YuvI420);
我们的任务就是通过 OpenCV 在一段视频(或摄像头)中实时检测出车道并将其标记出来。其效果如下图所示:
对于每个平面空间的像素点坐标(x,y), 随着角度θ的取值不同,都会得到r值, (%+++%要点.B)而对于任意一条直线来说,在极坐标空间它的(r,θ)都是固定不变的, 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示:
算法:概率霍夫变换是霍夫变换算法的优化,只需要一个足以进行线检测的随机点子集即可。如果超过阈值个数像素点构成了直线且直线很短,那么直线仅是图像中若干个像素点随机构成了一种算法上的直线关系而已。如果超过阈值个数像素点构成了直线且像素点之间距离很远,那么直线仅是图像中若干个像素点随机构成了一种算法上的直线关系而已。实际上,原始图像中不存在这些直线。
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是检测任何形状的一种比较流行的技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。本文将讲解如何将它何作用于一条线。
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/41864251
本示例主要测试了directshow、Emgucv的视频流采集功能,其中Emgucv还实现了人脸的识别。示例源码下载 一、directshow的介绍 实现原理:directshow可以将摄像头的数据流以事件的方式实时传递给程序,程序在此事件中拿到流后可以保存为图片(流可以经过多个filterGraph2对象)。directshow提供将数据绑定到picturebox控件上。以下为打开一个摄像头的步骤: 1. 引入directshow.net控件 此控件可以在网上搜索,即好下载,名称为DirectShowLi
Hough变换是一种流行的技术,可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状,也可以检测。我们来看看它如何检测一条线。
1.若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章(曾上过csdn综合热榜的top1):
在确保资料齐全,顺利提交备案资料至腾讯云备案系统后,还需要等待备案审核通过,审核包括腾讯云审核和管局审核,具体时长如下:
现在的年轻人对于网络游戏都是非常热衷的,在学习或者工作休闲之余玩上两把游戏可以充分放松自己的心情以及压力,也是因此现在网络游戏越来越盛行,游戏虽然有很多弊端但是也是有很多好处的,不然国家也不会放任游戏产业不管了。想要玩游戏就需要拥有设备,比如常用的手机或者电脑都可以玩各种游戏,现在还推出了云游戏平台,不需要高配置的设备就可以轻松玩转大型游戏,那么云游戏连接不上服务器是什么原因?云游戏连接不上服务器怎么处理?
级联分类器即为Emgucv中的 CascadeClassifier。使用 CascadeClassifier来加载一个.xml分类器文件,然后使用DetectMultiScale函数来对图片进行检测。 这是DetectMultiScale函数。
http://www.cnblogs.com/self-control/archive/2013/01/18/2867022.html
在我们开始对图像应用霍夫变换之前,我们需要了解霍夫空间是什么,我们将通过一个例子来进行了解。
当今计算机视觉在我们的日常生活中运用的十分广泛,例如人脸识别、自动驾驶、等等 由于对自动驾驶十分感兴趣,因此就花了一些时间实现了车道线检测 环境 笔者的环境配置如下: ubuntu 16.04 python3.7 opencv >=4.0 说明:这里的系统以及python的版本都不是固定的,读者使用win10 win7也是可以的 但是python的版本一定要是3.x的版本 第三方库 这里使用的第三方库,是大家比较熟悉的opencv以及numpy import cv2 import numpy as np 函
本期我们通过两个视频详细的介绍交换机、路由器他们之间的区别与传输方式,对交换机、路由器将会有更深的认识,彻底了解清楚,从此不再对交换机、路由器的功能产生迷惑。
根据事件描述信息中包含的触发条件,当满足触发条件时,智能合约系统自动从智能合约中发出预设的包含触发条件的数据资源和事件;整个智能合约系统的核心是智能合约以交易和事件的形式被智能合约模块处理,它仍然是一组交易和事件。智能合约只是一个由交易处理模块和状态机组成的系统,并不产生或修改智能合约。它的存在只是为了使一组复杂的带有触发条件的数字承诺能够按照参与者的意愿正确执行。以下是基于区块链构建和执行智能合约的步骤,
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