随笔分类 -  计算机视觉

粒子滤波 演示与opencv代码
摘要:转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6319180粒子滤波的理论实在是太美妙了,用一组不同权重的随机状态来逼近复杂的概率密度函数。其再非线性、非高斯系统中具有优良的特性。opencv给出了一个实现,但是没有给出范例,学习过程中发现网络上也找不到。learning opencv一书中有介绍,但距离直接使用还是有些距离。在经过一番坎坷后,终于可以用了,希望对你有帮助。本文中给出的例子跟 我的另一篇博文是同一个应用例子,都是对二维坐标进行平滑、预测使用方法:1.创建并初始化const int stateNum=4;//状态数const 阅读全文

posted @ 2011-10-20 02:37 lwbaptx 阅读(5551) 评论(0) 推荐(0)

基于粒子滤波的物体跟踪
摘要:转载自:http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html基于粒子滤波的物体跟踪一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最 阅读全文

posted @ 2011-09-04 20:51 lwbaptx 阅读(774) 评论(0) 推荐(0)

计算机视觉的定义及其应用
摘要:转载自: http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6327624计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说,它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。作为一个新兴学科,计算机视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。它是一门综合性的科学技术,主要包括计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学与统计、神经生理学和认知科学等。目前,计算机视觉技术已经应用在制造 阅读全文

posted @ 2011-08-22 15:59 lwbaptx 阅读(2692) 评论(2) 推荐(0)

反向投影图
摘要:参考自: http://blog.163.com/thomaskjh@126/blog/static/370829982010112810358501/理解反向投影图的一篇不错的文章=图像的反向投影图是用输入图像的某一位置上像素值(多维或灰度)对应在直方图的一个bin上的值来代替该像素值,所以得到的反向投影图是单通的。用统计学术语,输出图像象素点的值是观测数组在某个分布(直方图)下的概率。其中b(xi)表示在位置xi上像素对应的直方图第b(xi)个bin,直方图共m个bin,qu表示第u个bin的值。还是以例子说明(1)例如灰度图像如下Image= 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 阅读全文

posted @ 2011-08-09 14:44 lwbaptx 阅读(840) 评论(0) 推荐(0)

学习camshiftdemo小记
摘要:参考自:http://blog.csdn.net/koriya/article/details/3347365#ifdef _CH_#pragma package <opencv>#endif#define CV_NO_BACKWARD_COMPATIBILITY#ifndef _EiC#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#include <ctype.h>#endif//用HSV中的Hue分量进行跟踪IplImage *image = 0, *hs 阅读全文

posted @ 2011-08-08 20:39 lwbaptx 阅读(1685) 评论(0) 推荐(0)

CamShift算法研究(基于opencv)
摘要:转载自:http://hi.baidu.com/anymis/blog/item/ecc06ff4546bacdcf3d385ed.htmlCamShift算法: CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。 我把这个算法分解成三个部分,便于理解: 1) Back Projection(背景放映)计算 2) Mean Shift(平均转换)算法 3) CamShift算法(注意:上面的翻译纯属个人理解!)1)Back Projection:计算Ba 阅读全文

posted @ 2011-08-05 15:51 lwbaptx 阅读(706) 评论(0) 推荐(0)

有关meanshift跟踪的理解(在opencv中实现)
摘要:转载自:http://lijunjie0704.blog.163.com/blog/static/151148274201051443615780/?fromdm&fromSearch&isFromSearchEngine=yesmeanshift算法思想其实很简单:利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围,然后一直迭代(朝着重心迭代)直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢?这是我自从学习meanshift以来,一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考,和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。 在opencv中 阅读全文

posted @ 2011-08-05 15:43 lwbaptx 阅读(1244) 评论(0) 推荐(0)

打开和显示图像
摘要:#include "highgui.h"#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "cvaux.h"#pragma comment(lib, "highgui200.lib")#pragma comment(lib, "cv200.lib")#pragma comment(lib, "cxcore200.lib")#pragma comment(lib, "cvaux200.lib")int 阅读全文

posted @ 2011-07-16 12:09 lwbaptx 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)

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