搜索资源列表
motion-tracking-system-
- 本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法:背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC++编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。 -OpenCV-based motion tracking sys
opencv_drawing
- 本文主要讲讲怎样用opencv画一些基本图形，这些图形包括，直线，圆，椭圆，多边形等。参考资料为opencv自带tutiol及其code。 开发环境：ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5+opencv2.4.2 实验功能： 1.单击Drawing1按钮，将会画出atom图形，并且可以看出该图形成的过程，共分5个步骤画，每画完1个部分会自动停留1s，以便观察，然后画下一个部分，直至完成atom图形。 2.单击Drawing2按钮，将会画出
opencv_rand_draw
- 本文主要介绍下opencv中自带的一个随机数发生器的类RNG，这里我用这个类来画一些图形，和基础学习笔记之opencv(13)：基本绘图 一文中类似，只是 这里画出来图像的坐标，大小，颜色，角度等所有信息都是随机的，且是用RNG这个类产生的。参考文献为opencv自带tutiol及其代码。 开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5 实验功能： 1. 该实验可以画6中几何图形和1个文本显示，每种都是画80个，每画完一
opencv_dft
- 本文主要介绍怎样使用opencv来对图片进行傅里叶变换，其核心函数是opencv自带的dft()。DFT这个技术手段是将空间域映射到频率域中去，在图像处理有着举足轻重的地位。这里我们只是得到其变换的结果并看看贫域图有什么特点。 实验功能： 单击Open Image按钮，手动选择打开一副图片，不管其是否是彩色图片，这里统一将其转换成灰度图像显示，因为需要加快DFT运算速度。 将鼠标移动到图片显示区域，单击图片，这时会显示DFT中间结果图，也就是没有将低频域的点移动到图片的中心
Qt_RobHess_Sift
- sift算法在cv领域的重要性不言而喻，该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下，以免忘记。本文比较早的一篇博文opencv源码解析之(3)：特征点检查前言1 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验，而这次主要是利用Rob Hess的sift源码来做实验，其实现在的opencv版本中带的sift算法也是Rob Hess的，只是稍微包装了下。 下面来做下试验,试验sift代码采用Rob Hess的代码，opencv目前版本中的sift
qt_open_surf
- 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。 该代码的作者给出的主函数实现了6中功能，包括静态图片特征点的检测，视频中特征点的检测，图片之间的匹配，视频与图片之间的匹配
TrainLamp2013
- 1） PC软件系统架构：摄像机+USB图像采集卡+PC电脑+RS485模块 2） 嵌入式系统架构： 摄像机+嵌入式系统平台 3） 火车速度<=40KM/H 4） 实现轨道左侧的信号灯颜色检测，红，白，蓝三色 5） PC软件接收RS485的信号进行相应的显示并通过485发送当前信号灯颜色 6） 嵌入式系统接收RS485的信号进行相应的显示并通过485发送当前信号灯颜色 7） 测试环境：雨、雾、冰雪等天气的白天和夜晚环境下 目前在PC上进行了初步的算法实验，演示视频
ustc_image_exp
- 图像处理课程的实验内容，包括四个小实验，实验1图像的点处理 实验2 图像的平滑 实验3 图像的边缘检测 实验4 FOURIER变换 包括最后的实验报告-Image Processing courses of experiments, including four small experiments a point image processing image smoothing Experiment 2 Experiment 3 image edge detection experiment 4
MatTest
- 对OpenCV1.0与OpenCV高版本之间的Mat与IplImage做了详细对比，并做了相关实验。编译时候，需要至少使用CMake2.8.3-Mat and IplImage OpenCV1.0 for high versions with OpenCV to do a detailed comparison and do experiments. Compile time, you need to use at least CMake2.8.3