Sono stato con OpenCV con pitone per due settimane Voglio trovare il centro di un movimento object. I prima trovare differenza con due telaio e bit per bit po 'Dopo bit a bit è venuto fuori come un gruppo di puntini bianchi intorno movimento del rotore oggetto quad, come si può vedere nella foto below. So la mia domanda è quale metodo devo usare per trovare il centro di un rotore oggetto quad in movimento come in questo case. I pensato che forse basta trovare il centro media di tutti questi punti, ma io non so come farlo. Ecco campione picture. Here è il mio code. first di tutto grazie per Dervish answer. I solo cercato di applicare il metodo per trovare il centro di massa funziona, ma come Dervish non accurato come ho need. so mi è venuta un'altra idea se mi enchange luminosità diffframe è rendere più facile, esatto utilizzando il metodo come contorni o altro method. Hi, questo sta per essere un articolo molto semplice, ma lo troverete molto utile si tratta di sfondo di estrazione da un Video. Suppose sei dato il video di filmati di traffico, può essere qualche cosa come questo traffico in India e si è chiesto di trovare uno sfondo approssimativa o qualcosa di simile estrazione that. Background viene importante nel monitoraggio oggetto Se si dispone già di una immagine dello sfondo nuda, allora è semplice ma, in molti casi, si ha vinto t avere una tale immagine e quindi, si dovrà creare uno che è dove esecuzione media viene in aiuto. Ho pensato a questo quando un ragazzo ha fatto una domanda in funzione SOF Link. The usiamo qui per trovare esecuzione media è, ad esempio, se stiamo guardando un video, continuiamo a nutrire ogni fotogramma a questa funzione, e la funzione di continuare a trovare le medie di tutti i frame alimentati ad esso secondo la below. src relazione non è altro che la nostra immagine sorgente può essere in scala di grigi oa colori ed a 8 bit o point. dst mobile a 32 bit è l'immagine di uscita o dell'accumulatore con stessi canali che immagine fonte di, ed è a 32-bit o 64-bit in virgola mobile Inoltre, dobbiamo dichiararlo prima ad un valore che verrà preso come value. alpha iniziale è il peso dell'immagine in ingresso Secondo Documenti, alfa regola la velocità di aggiornamento quanto velocemente l'accumulatore dimentica immagini precedenti in parole semplici, se alfa è un valore più alto, immagine media cerca di catturare anche i cambiamenti molto veloci e brevi nei dati Se si tratta di valore più basso, medio diventa lenta e ha vinto t considerano veloce cambiamenti nelle immagini in ingresso vi spiegherò un po 'con l'aiuto di immagini alla fine del article. In sopra il codice, ho impostato due medie, uno con valore alfa più alto e un altro con valore alfa più basso in modo da poter comprendere effetto di alfa in un primo momento entrambi sono impostati per fotogramma iniziale della cattura e in loop ottengono updated. You possono vedere alcuni risultati nel link SOF ho già fornito fornisco questi risultati qui, è possibile controllare il valore del codice e alfa there. I usato la mia webcam e salvato cornice originale e media in esecuzione in un particolare instant. This è un fotogramma di un video di traffico tipica presa da una telecamera fissa Come si può vedere, una macchina sta andando sulla strada, e la persona sta cercando di attraversare la strada in un particolare istante di time. But vedere la media in esecuzione in quel momento vi è nessuna persona e auto in questa immagine in realtà è lì, avere uno sguardo da vicino, poi si vedrà, e la persona è più chiaro di auto, dal momento che è auto movimento molto veloce e attraverso l'immagine, non ha molto effetto in media, ma persona è lì per molto tempo, poiché è lento e movimento attraverso il road. Now dobbiamo vedere l'effetto di alpha nelle immagini images. Smoothing. La spiegazione sotto appartiene al libro Computer Vision Algoritmi e applicazioni di Richard Szeliski e per LearningOpenCV. Smoothing anche chiamato sfocatura è un'immagine semplice e frequentemente utilizzato elaborazione operation. there sono molte ragioni per lisciare in questo tutorial ci concentreremo su smoothing in ordine per ridurre il rumore altri usi si vedrà nel seguente tutorials. To eseguire un'operazione di levigatura ci sarà applicare un filtro alla nostra immagine il tipo più comune dei filtri è lineare in cui un pixel di uscita s valore cioè è determinato come somma ponderata di ingresso i valori dei pixel i e. is chiamato il kernel, che non è altro che i coefficienti della filter. It aiuta a visualizzare un filtro come una finestra di coefficienti di scorrimento attraverso il image. There sono molti tipi di filtri, qui citeremo il più usato. Normalized filtro Box Filter. This è il più semplice di tutti Ogni pixel di uscita è la media dei suoi vicini del kernel tutti loro contribuiscono con il kernel pari weights. The è below. Gaussian Filter. Probably il filtro più utile, anche se non il filtraggio gaussiana più veloce è fatto convolvendo ogni punto nella matrice di ingresso con un kernel gaussiano e poi sommando tutti a produrre l'output array. Just per rendere l'immagine più chiara, ricordano come un kernel 1D gaussiana sembrano like. Assuming che un'immagine è 1D, si può notare che il pixel situata al centro sarebbe il più grande peso il peso dei suoi vicini diminuisce all'aumentare della distanza spaziale tra loro e la increases. Remember pixel centrale che una gaussiana 2D può essere rappresentato as. where è la media del picco e rappresenta la varianza per ognuna delle variabili and. Median filter. The filtro mediano eseguito attraverso ogni elemento del segnale in questo caso l'immagine e sostituire ogni pixel con la mediana dei suoi pixel adiacenti situato in una zona piazza intorno alla valutato pixel. Bilateral Filter. So di gran lunga, abbiamo spiegato alcuni filtri che obiettivo principale è quello di smussare l'immagine in ingresso Tuttavia, a volte i filtri non si limitano a sciogliere il rumore, ma anche appianare i bordi per evitare questo a certa misura almeno, siamo in grado di utilizzare un filtro bilaterale. In modo analogo al filtro gaussiano, il filtro bilaterale considera anche i pixel vicini con pesi assegnati a ciascuna di esse Questi pesi hanno due componenti, il primo dei quali è la stessa ponderazione utilizzato dal filtro gaussiano il secondo componente tiene conto differenza di intensità tra i pixel adiacenti e la valutato one. For una spiegazione più dettagliata è possibile controllare questo link. What questo programma do. Loads un image. Applies 4 diversi tipi di filtri spiegate in Teoria e mostrare le immagini filtrate in modo sequenziale.
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