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1.
智能视频监控中运动目标检测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某武器试验中背景复杂,现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,以及对近地目标提取检测困难的问题,提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法,能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差,且使目标边缘提取更加明确,从而提高了系统的运行速度,实现复杂背景下的运动目标检测。在Visual C++6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计,并给出了完成系统任务所需的部分关键代码,实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。 相似文献
2.
3.
基于 OpenCV 的双目摄像机标定技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
摄像机标定技术作为双目立体视觉领域的一个基础性研究课题,具有很大的理论研究价值和实际应用价值。论文围绕双目立体视觉中的双目摄像机标定技术,分析基于OpenCV的双目摄像机标定的方法。基于OpenCV的双目摄像机标定比传统的定标技术更为灵活,并且具有不错的定标精度。 相似文献
4.
5.
利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法,该方法使Android平台的应用更加广泛,能够更好地实现各种复杂图像的处理。图像处理部分采用OpenCV的霍夫变换算法以及对象跟踪技术,经过Android平台上的测试,取得了较好的效果。 相似文献
6.
对水平匀速直线运动造成的模糊图像进行频谱分析,估计出模糊距离,进而求得图像的点扩散函数。采用维纳滤波法和投影复原法复原图像,分析这2种算法对模糊距离的鲁棒性。采用OpenCV与MFC函数库作为软件设计基础,实现的软件系统对匀速模糊图像的复原效果比较理想。 相似文献
7.
基于OpenCV的摄像机标定方法的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了开放计算机视觉函数库OpenCV和摄像机模型,考虑到切向畸变和径向畸变,在VC++环境下,指出了基于OpenCV的摄像机标定算法.该算法充分运用了OpenCV的函数库功能,具有很高的标定精度和计算效率,可以满足立体视觉系统的需要. 相似文献
8.
针对人员密集场所人流量统计准确度较低,实时性较差的问题,提出采用基于OpenCV的算法实时进行人流量分析。首先,用Tensorflow中的视频分解为图像算法将采集到的视频分解为帧,对采集到的视频帧图像进行灰度化,去噪声等预处理增强前景物体边缘;其次,通过基于MobileNet V2的SSD算法进行模型训练,meanshift算法进行跟踪检测实现人流量计数;最后,将实时数据通过展示系统输出并实现数据的可视化。结果表明,算法具有较高准确性和实时性。 相似文献
9.
郝平 《计算技术与自动化》2015,(4):105-109
当前大多数机器阅卷中采用的识别算法基于模糊识别,即针对某类型的试卷,更换多种试卷或者同种试卷不同采集方式下很难准确对应,具有一定的局限性。对此,本文提出一个基于OpenCV耦合模板定位的答题卡识别机制。首先基于人机交互划定学号区与客观题区;然后基于图像处理算法定位得到填涂位置,评价填涂结果,完成答题卡识别。本系统模板制作模块由C#编程实现,答题卡识别由C++和OpenCV实现。最后测试本文机制性能,结果表明:与基于模糊识别的普通方法相比,本文机制具有更好的定位效果和识别准确度。 相似文献
10.
在Visual C++6.0环境下,介绍一种结合背景差分法和瞬时差分法,能在视频序列中识别运动目标算法,结合OpenCV给出了具体过程和部分代码。该算法利用瞬时差分法得到当前帧中运动目标的轮廓信息,在更新背景模型时不更新运动目标轮廓内区域,避免了由运动目标引起的背景模型更新误差,当发现移动物便自动发出警告声。 相似文献