婚庆网站制作,php做网站都需要学什么软件,wordpress判断用户权限,上海哪里有网站建设往期热门博客项目回顾#xff1a;
计算机视觉项目大集合
改进的yolo目标检测-测距测速
路径规划算法
图像去雨去雾目标检测测距项目
交通标志识别项目
yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo
姿态识别-3d姿态识别
深度学习小白学习路线
正文开始#xff01;
实时…往期热门博客项目回顾
计算机视觉项目大集合
改进的yolo目标检测-测距测速
路径规划算法
图像去雨去雾目标检测测距项目
交通标志识别项目
yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo
姿态识别-3d姿态识别
深度学习小白学习路线
正文开始
实时移动物体检测是一种计算机视觉技术它主要用于视频流或连续图像序列中快速准确地确定是否存在以及在哪里存在正在移动的对象。这种技术广泛应用于安全监控、自动驾驶、无人机、机器人导航、智能交通系统以及移动设备上的各种应用程序。
在实际应用中实时移动物体检测通常涉及以下几个核心步骤 图像采集从相机或其他成像设备捕获连续的视频帧。 背景建模创建或更新背景模型以便区分前景移动物体和背景。常见的方法有混合高斯模型、光流法、卡尔曼滤波等。 差分检测通过比较连续帧之间的差异来检测运动。例如使用帧间差分或背景减除方法提取运动区域。 特征提取与跟踪对于检测到的运动区域提取关键特征并进行跟踪以减少误报并保持物体的连续性。现代方法通常会采用深度学习技术如YOLO (You Only Look Once) 或者 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 对单帧图像进行物体检测。 物体识别与分类如果需要还可以进一步对检测到的移动区域进行分类识别它们属于哪类物体行人、车辆、动物等这时通常会运用预训练的神经网络模型如Mask R-CNN、RetinaNet等。 性能优化为了实现实时性能还需要对算法进行优化使其能够在有限的计算资源尤其是在移动端上高效运行这可能包括模型量化、剪枝、
项目实战
这段开发需求与代码文件解释说明了一个简单的计算机视觉项目用于实现移动物体检测。以下是各个部分的详细解读 移动物体检测功能 定性分析_04_motion_detection.py脚本设计用来在相机画面静止而背景不变化的前提下检测到是否有任何移动物体进入镜头范围并给出“是”或“否”的判断。定量分析进一步地该脚本可能还实现了对移动物体位置的精确识别比如通过计算运动矢量或者跟踪算法来定位物体的具体坐标或区域。 代码文件说明 _04_motion_detection.py是一个跨平台兼容的脚本能在大多数带有摄像头的电脑上运行通过配套的命令行启动脚本_04_运行动态物体检测.cmd来启动程序。_03_motion_detection.py是早期版本针对特定品牌的MindVision相机编写可能包含一些特定接口或设置。_02_find_image_difference.ipynb是一个Jupyter Notebook文件用于对比两帧图像之间的差异这通常是运动检测的一个关键步骤通过比较连续帧之间的差异来发现运动。_01_capture_image.ipynb也是Jupyter Notebook文件专门用于操作MindVision相机进行拍照。 下载资源及环境配置 用户需要按照resources/readme.md中的指示操作完成相关资源准备。如果遇到OpenCV相关的错误指导用户先卸载当前版本的opencv-python库然后重新安装最新版本确保所有依赖项都得到正确更新和安装。代码
代码 根据两张图片的不同在第2张图上绘制不同位置的方框、日期时间
def get_drawedDetectedImage(first_image_ndarray, second_image_ndarray):if second_image_ndarray is None or first_image_ndarray is None:return Nonefirst_image_ndarray_2 get_processedImage(first_image_ndarray)second_image_ndarray_2 get_processedImage(second_image_ndarray)# cv2.absdiff表示计算2个图像差值的绝对值absdiff_ndarray cv2.absdiff(first_image_ndarray_2, second_image_ndarray_2)# cv2.threshold表示设定阈值做图像二值化threshold_ndarray cv2.threshold(absdiff_ndarray, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# cv2.dilate表示图像膨胀dilate_ndarray cv2.dilate(threshold_ndarray, None, iterations2)# cv2.findContours表示找出图像中的轮廓contour_list cv2.findContours(threshold_ndarray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]copy_image_ndarray second_image_ndarray.copy()height, width, _ copy_image_ndarray.shapecontour_minArea int(height * width * 0.001)运行代码 在Windows 10系统下用户只需双击_04_运行动态物体检测.cmd命令脚本来启动移动物体检测程序。提供了示例GIF动画markdown_images/02.gif展示了成功运行此脚本后的预期效果即实时检测并标记出画面中的移动物体。
最后计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取远程协助代码定制私聊会回复!
#code全部代码qq1309399183
