Olen käyttänyt opencv: tä pythonilla kahden viikon ajan haluan löytää liikkuvan kohteen keskelle. Ensin löydän eron kahdesta kehyksestä ja bitin bitistä. Bittisen bitin jälkeen se ilmestyi kuin ryhmä valkoisia pisteitä liikkuvan kohteen neljän roottorin ympärillä kuin voit katso alla olevassa kuvassa. Joten kysymykseni on Minkälaista menetelmää minun pitäisi löytää keskellä liikkuvan kohteen quadrotor kuten tässä tapauksessa. Ajattelin ehkä vain löytää keskimäärin keskustaan näistä pisteistä, mutta en tiedä miten se tehdään. Tässä on näyte kuvasta. Tämä on minun code. first kaikesta kiittää Dervish for answer. I vain yrittänyt soveltaa menetelmää löytää massakeskuksen se toimii, mutta dervish se ei ole tarkka kuin minä need. so Olen keksinyt toisen ajatuksen, jos vaihdan diffframe kirkkaus on se, että se helpottaa ja tarkentaa menetelmää, kuten ääriviivoja tai muuta menetelmää. Ai, tämä on hyvin yksinkertainen artikkeli, mutta sinun on erittäin hyödyllinen Se on taustatuotannosta videosta. tietyn videokuvan liikenteestä, voi olla jotain tällaista liikennettä c Intiassa ja sinua pyydetään etsimään likimääräinen tausta tai jotain sellaista. Taakanpudotus tulee tärkeäksi kohteiden seurannassa Jos sinulla on jo kuva paljaasta taustasta, niin se on yksinkertainen Mutta monissa tapauksissa et voittanut sellaista kuva ja niin, sinun täytyy luoda sellainen, jossa Running Average on kätevä. Ajattelin tätä, kun yksi kaveri esitti kysymyksen SOF Link: stä. Toiminto, jota käytämme täältä löytääksesi Running Average on. Esimerkiksi jos katsomme videota, pidämme jokaisen kehyksen syöttämällä tähän toimintoon ja funktio etsii jatkuvasti keskiarvoja kaikki sille syötetyt kehykset alla olevan suhteen mukaan. src ei ole muuta kuin lähdekuvaamme. Se voi olla harmaasävy tai värikuva ja joko 8-bittinen tai 32-bittinen kelluva piste. dst on lähtö - tai akkukuva, jolla on samat kanavat kuin ja se on joko 32-bittinen tai 64-bittinen liukuluku. Lisäksi meidän on ilmoitettava se ensin arvoon, joka otetaan alkuarvoiseksi. alfa on tulokuvan paino. Docsin mukaan alfa säätelee Päivitä nopeus kuinka nopeasti akku unohtaa aikaisemmista kuvista Yksinkertaisilla sanoilla, jos alfa on korkeampi arvo, keskimääräinen kuva yrittää saada jopa erittäin nopeita ja lyhyitä muutoksia tietoihin Jos se on alempi arvo, keskimäärin hidastuu ja se ei ole t nopea muutokset tulevissa kuvissa selitän se hieman avulla kuvia lopussa artikkelin. Yllä koodi, olen asettanut kaksi keskiarvoa, yksi korkeampi alfa-arvo ja toinen alhaisempi alfa-arvo, jotta voit ymmärtää alfa-vaikutusta Aluksi molemmat ovat asetettu alkukehykseen kaappauksen ja silmukan he saavat päivitetty. Voit nähdä joitakin tuloksia SOF linkin Olen jo tarjonnut antaa näitä tuloksia täällä, voit tarkistaa koodin ja alfa arvo siellä. Käytin minun web ja tallennettu alkuperäinen runko ja juokseva keskiarvo on tietty hetki. Tämä on kehys tyypillisestä liikennevideosta, jonka kiinteä kamera ottaa vastaan Kuten näet, auto kulkee tiellä ja henkilö yrittää ylittää tiellä tietyssä ajassa. juokseva keskiarvo tuolloin Ei ole henkilöä ja autoa tässä kuvassa Itse asiassa se on siellä, on tarkkailtava, niin näet sen, ja henkilö on selvempi kuin auto, koska auto liikkuu erittäin nopeasti ja koko kuvan, sillä ei ole paljon vaikutusta keskimäärin, mutta henkilö on siellä pitkään aikaan Nimi, koska hän on hidas ja liikkuu tien yli. Nyt meidän on nähtävä vaikutus alpha näihin kuviin. Smoothing Images. The selitys alla kuuluu kirjan Computer Vision algoritmit ja sovellukset Richard Szeliski ja LearningOpenCV. Smoothing myös kutsutaan hämärtyminen on yksinkertainen ja usein käytetty kuvankäsittelytoiminto. Siinä on monia syitä tasoittamiseen. Tässä opetusohjelmassa keskitymme tasoittamiseen, jotta melua voidaan vähentää. Muita käyttötapoja tarkastellaan seuraavissa opetusohjelmissa. Tasoitustoiminnon suorittamiseksi sovelletaan suodatinta kuvaamme Yleisimpiä suodattimia ovat lineaariset, jossa lähtö pikseli s arvo eli määritetään painotettuna summana input pikseli arvot i e. is kutsutaan ydin, joka on vain enemmän kuin suodattimen kertoimet. Se auttaa visualisoida suodattimen kertoimien ikkunana, joka liukuu kuvan yli. On olemassa monia erilaisia suodattimia, joista mainitsemme useimmin käytetyt. Normaalikotelon suodatin. Tämä suodatin on yksinkertaisin kaikista. t-pikseli on sen ytimen naapureiden keskiarvo, jotka kaikki edistävät yhtä suuria painoja. Ydin on alla. Gussian-suodatin. Todennäköisesti hyödyllisin suodatin, vaikkakaan ei nopein Gaussian-suodatus tehdään konvolvoittamalla kullekin pistemäärän riville Gaussin ytimen kanssa ja summaamalla ne kaikki tuottaa tuotos array. Just tehdä kuvan selkeämpi, muista, miten 1D Gaussin ytimen näyttää. Ymmärrä, että kuva on 1D, huomaat, että pikseli sijaitsee keskellä olisi suurin paino sen naapureiden paino laskee niiden välisen etäisyyden ja keskipisteen kasvaessa. Muista, että 2D-gaussialainen voi olla edustettuna seuraavasti: missä keskiarvo on huippu ja edustaa varianssia kullekin muuttujalle ja mediansuodatin. Mediansuodatin kulkevat signaalin kunkin elementin läpi tässä tapauksessa kuvan ja korvaavat jokaisen pikselin sen lähialueiden pikselien mediaanilla, jotka sijaitsevat neliöalueella arvioidun pikselin ympärillä. , olemme selittäneet joitain suodattimia, joiden pääasiallinen tavoite on syöttökuvan tasaaminen. Joskus suodattimet eivät ainoastaan purkaa ääntä, vaan myös poista reunat. Jotta vältetään tämä ainakin tietyllä tavalla, voimme käyttää kahdenvälistä suodinta. analoginen tapa Gaussin suodattimena, kahdenvälisen suodattimen käsittelee myös naapuripikselit, joiden paino on osoitettu kullekin näistä painoista. Näillä painoilla on kaksi komponenttia, joista ensimmäinen on Gaussin suodattimen käyttämä sama painotus. Toisessa komponenttissa otetaan huomioon ero intensiteetillä vierekkäisten pikseleiden ja arvioidun välillä. Yksityiskohtaisemman selityksen avulla voit tarkistaa tämän linkin. Mitä tämä ohjelma tekee. Laaditaan kuvan. Sovelletaan 4 erilaista suodatinta, jotka on selostettu teoriassa ja näyttävät suodatetut kuvat peräkkäin.
No comments:
Post a Comment