MFC+Opencv做实时视频移动目标检测

这段时间在用visual studio2013-MFC+opencv2.4.8，结合USB摄像头采集视频信号，做实时的移动目标检测，不知道各位大神有什么好的建议？小弟求助，急...

用opencv处理摄像头数据显示卡顿

需求是使用海康威视的摄像头调用opencv库来完成移动物体检测的功能 ,然后我while循环里面使用videocapture.read()和imshow()来读取和显示帧，没有问题，但是使用getStructuringElement，erode之类处理图片后显示会特别卡并且会越来越卡 最后就是会崩溃显示以下错误，用海康SDK不会出现崩溃问题 但一样很卡 求大神解答！！！ 

opencv运动物体追踪的实现

对视屏中的运动物体用帧差法实现了识别，怎么进行追踪？？可以用camshift追踪吗？

使用opencv，二值化图片中，白色物体中如何检测完全包裹的黑色异物？

使用opencv的c++程序，二值化图片，如何能检测白色物体中的黑色异物

用opencv, 帧差法进行室内人数识别，遇到光照问题，以及人多时无法分开识别 人

a) 光照问题：当人从靠近墙一侧走进出教室时，人影会影响图像处理的结果，从而导致所找到的连通域面积变大，包含了人和人影两部分，使质心向墙一侧偏移。通过观察，算法将此种情况视为不同的质心，导致结果有误差；  b) 人走得近时算法无法分开识别：当教室内有大部分人集中走出教室的时候，由于同方向人一同走出，彼此之间空隙很小甚至彼此接触。在经过图像处理后的结果显示出，几个人的连通域是一个，而不是一个人一个连通域 

Android使用opencv，不需要装opencv manager

# 按照了网上的步骤将opencv的libs里的动态文件(.so)加入了jniLibs文件夹。但一直还是出现错误 ``` public class MainActivity extends AppCompatActivity { private static final String TAG = "MainActivity"; // Used to load the 'native-lib' library on application startup. static { System.loadLibrary("native-lib"); } private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) { @Override public void onManagerConnected(int status) { if (status == LoaderCallbackInterface.SUCCESS) { Log.i(TAG, "OpenCV loaded successfully"); } else { super.onManagerConnected(status); } } }; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); } @Override protected void onResume() { super.onResume(); if (!OpenCVLoader.initDebug()) { Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization"); OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_0_0, this, mLoaderCallback); } else { Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!"); mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS); } } /** * A native method that is implemented by the 'native-lib' native library, * which is packaged with this application. */ public native String stringFromJNI(); } ``` 以上是MainActivity.java文件内容，尝试过很多次，有一两次达到了不需要装opencv manager的目的。但大多是都会报错：**E/OpenCV/StaticHelper: OpenCV error: Cannot load info library for OpenCV**

用android studio opencv去检测图片中的三角形和矩形和圆形的数量的大体思路 ，多多指教？

用android studio opencv去检测图片中的三角形和矩形和圆形的数量的大体思路 ，多多指教

【小白求助】安卓opencv用分类器对人脸进行识别的一些问题

小白入门，最近在看opencv的人脸识别（分类） 然后按照网上的代码，学习了之后，自己写了一段，发现运行的时候会卡很久，甚至直接退出，并且越用越卡。 我想实现的是对一张图片进行读入，然后加载多个分类器对图片内容进行识别，从而达到分类的目的。 我那个问题困扰了我一天，想来求助大神 我加载人脸识别的模型没问题，但是同时加载两个模型，比如说人脸和上身，就会卡死。 代码分3个部分，分别是MainActivity.java , execDetect.java , Detector.java 以下是MainActivity.java ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import android.content.Intent; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.net.Uri; import android.os.Bundle; import android.os.Environment; import android.provider.MediaStore; import android.util.Log; import android.view.View; import android.widget.Button; import android.widget.ImageButton; import android.widget.TextView; import android.widget.Toast; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; public class MainActivity extends AppCompatActivity { private Detector frontfaceDetector; private Detector smileDetector; private static String CAMERAIMAGENAME = "image.jpg"; private ImageButton imageButton; private ImageButton imageButton2; private TextView textView; private Bitmap bitmap; private Bitmap rectBitmap; private Bitmap resizeBitmap; private Toast toast; private Button addFile; private Button startDetect; private Button check; private execDetect toDetcet; private String show; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); textView = (TextView) findViewById(R.id.tv_face); // imageButton = (ImageButton) findViewById(R.id.iv_face); //imageButton.setGravity(Gravity.CENTER_HORIZONTAL | Gravity.CENTER_VERTICAL); // imageButton2 = (ImageButton) findViewById(R.id.iv_face2); // imageButton2.setGravity(Gravity.CENTER_HORIZONTAL | Gravity.CENTER_VERTICAL); toDetcet=new execDetect(); addFile=(Button)findViewById(R.id.addPic); startDetect=(Button)findViewById(R.id.startDetect); check=(Button)findViewById(R.id.check); startDetect.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // startDetect.setClickable(false); textView.setText("正在检测"); // detect(); Thread d =new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { toDetcet.initExecDetect(MainActivity.this,bitmap); // Toast.makeText(MainActivity.this, "initialize succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); show= toDetcet.startDetect(); // Toast.makeText(MainActivity.this, " succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); d.run(); textView.setText(show); // startDetect.setClickable(true); } }); check.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // startDetect.setClickable(false); textView.setText(toDetcet.getReturntoMain()); // startDetect.setClickable(true); } }); addFile.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // 添加照片 // 打开本地相册 Intent intent1 = new Intent(Intent.ACTION_PICK, android.provider.MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI); startActivityForResult(intent1, 101); //startActivity(intent1); } }); String strLibraryName = "opencv_java3"; // 不需要添加前缀 libopencv_java3 { try { Log.e("loadLibrary", strLibraryName); System.loadLibrary(strLibraryName); //System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // couldn't find "libopencv_java320.so" } catch (UnsatisfiedLinkError e) { Log.e("loadLibrary", "Native code library failed to load.\n" + e); } catch (Exception e) { Log.e("loadLibrary", "Exception: " + e); } } // frontfaceDetector = new Detector(this, R.raw.haarcascade_frontalface_alt, 6, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); } /** * 点击添加照片事件 * * @param v */ public void onClick(View v) { int bt_id = v.getId(); switch (bt_id) { /* case R.id.takePhoto: // 拍照 // 打开本地相机 Intent intent2 = new Intent(android.provider.MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE); Uri imageUri = Uri.fromFile(new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), CAMERAIMAGENAME)); intent2.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, imageUri); startActivityForResult(intent2, 102); break; */ case R.id.back: this.finish(); break; default: break; } } @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data); // 加判断 不选择照片或者不拍照时不闪退 //Log.e("data", String.valueOf(data)); //if (data == null) //return; bitmap = null; switch (requestCode) { // 选择图片库的图片 case 101: if (resultCode == RESULT_OK) { try { Uri uri = data.getData(); bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(this.getContentResolver(), uri); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } break; // 表示调用本地照相机拍照 case 102: if (resultCode == RESULT_OK) { //Bundle bundle = data.getExtras(); //bm = (Bitmap) bundle.get("data"); bitmap = BitmapFactory.decodeFile(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/" + CAMERAIMAGENAME); } break; default: break; } Log.e("bitmap", String.valueOf(bitmap)); if (bitmap == null) { toast = Toast.makeText(MainActivity.this, "未选择图像", Toast.LENGTH_SHORT); toast.show(); return; } // 识别图片 并画框 /* Thread detect=new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { } }); detect.run(); */ // 将照片剪裁 bitmap将被释放重新赋值 //int ibWidth = imageButton.getWidth(); // int ibHeight = imageButton.getHeight(); //resizeBitmap = imageButton.resizeBitmap(bitmap, ibWidth, ibHeight); //imageButton.setBitmap(resizeBitmap); //imageButton2.setBitmap(rectBitmap); } private void detect() { MainActivity.this.runOnUiThread(new Runnable() { @Override public void run() { toDetcet.initExecDetect(MainActivity.this,bitmap); // Toast.makeText(MainActivity.this, "initialize succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); String show= toDetcet.startDetect(); // Toast.makeText(MainActivity.this, " succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); textView.setText(show); } }); //textView.setText(toDetcet.getReturntoMain()); } } ``` 以下是activity_main.xml ``` <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:orientation="vertical"> <TextView android:id="@+id/tv_face" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="16dp" android:text="未检测到人脸" android:textColor="@color/colorAccent" app:layout_constraintBottom_toTopOf="@+id/ll1" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <LinearLayout android:id="@+id/ll1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="horizontal" app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent"> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/addPic" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 选择图片(CV) " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/startDetect" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 开始识别 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/check" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 结果 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/back" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="0dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 返回 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> </LinearLayout> </LinearLayout> ``` 以下是execDetect.java ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.util.Log; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import com.RinGo.IMGfenlei.R; import com.RinGo.IMGfenlei.Detector; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; public class execDetect { private Detector frontfaceDetector; private Detector smilefaceDetector; private Detector[] detectors=new Detector[10]; private Detector detector; private Bitmap bitmap; private Bitmap rectBitmap; private String returntoMain=""; private String[] detectorNames=new String[10]; private CascadeClassifier mFrontalFaceClassifier = null; //正脸 级联分类器 private CascadeClassifier mProfileFaceClassifier = null; //侧脸 级联分类器 private int smilefacenum=0; private Context mcontext; private int[] cascades=new int[10]; public void initExecDetect(Context _context,Bitmap _bitmap) { bitmap=_bitmap; mcontext=_context; cascades[0]=R.raw.haarcascade_frontalface_alt; detectors[0] = new Detector(_context,R.raw.haarcascade_frontalface_alt, 1, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); detectorNames[0]="正面人脸"; cascades[1]=R.raw.lbpcascade_frontalface; detectors[1] = new Detector(_context,R.raw.lbpcascade_frontalface, 1, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); detectorNames[1]="正面人脸2"; } public String startDetect() { // bitmapToMat Mat toMat = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bitmap, toMat); // Mat copyMat = new Mat(); // toMat.copyTo(copyMat); // 复制 // togray Mat gray = new Mat(); MatOfRect mRect = new MatOfRect(); Imgproc.cvtColor(toMat, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY); for (int id = 0; id < detectors.length; id++) { //detector = new Detector(mcontext,cascades[id], 3, 0.1F, 0.1F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); try { int num = 0; mRect=new MatOfRect(); Rect[] object = detectors[id].detectObjectImage( gray, mRect); Log.e("objectLength", object.length + ""); num=object.length; /* for (Rect rect : object) { num++; } */ returntoMain =returntoMain+ String.format("检测到%1$d个" + detectorNames[id], num) + "\n"; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //textView.setText(String.format("检测到%1$d个人脸", facenum)); //Utils.matToBitmap(toMat, bitmap); } return returntoMain; } public String getReturntoMain() { return returntoMain; } } ``` 以下是Detector.java,定义了我的级联分类器的设置 ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.objdetect.Objdetect; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; /** * Created by think-hxr on 17-10-12. */ public class Detector { private CascadeClassifier mCascadeClassifier; private int mMinNeighbors; private float mRelativeObjectWidth; private float mRelativeObjectHeight; private Scalar mRectColor; /** * 构造方法 * * @param context 上下文 * @param id 级联分类器ID * @param minNeighbors 连续几帧确认目标 * @param relativeObjectWidth 最小宽度屏占比 * @param relativeObjectHeight 最小高度屏占比 * @param rectColor 画笔颜色 */ public Detector(Context context, int id, int minNeighbors, float relativeObjectWidth, float relativeObjectHeight, Scalar rectColor) { context = context.getApplicationContext(); mCascadeClassifier = createDetector(context, id); mMinNeighbors = minNeighbors; mRelativeObjectWidth = relativeObjectWidth; mRelativeObjectHeight = relativeObjectHeight; mRectColor = rectColor; } /** * 创建检测器 * * @param context 上下文 * @param id 级联分类器ID * @return 检测器 */ private CascadeClassifier createDetector(Context context, int id) { CascadeClassifier javaDetector; InputStream is = null; FileOutputStream os = null; try { is = context.getResources().openRawResource(id); File cascadeDir = context.getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE); File cascadeFile = new File(cascadeDir, id + ".xml"); os = new FileOutputStream(cascadeFile); byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead; while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) { os.write(buffer, 0, bytesRead); } javaDetector = new CascadeClassifier(cascadeFile.getAbsolutePath()); //javaDetector=new CascadeClassifier(); // javaDetector.load(cascadeFile.getAbsolutePath()); if (javaDetector.empty()) { javaDetector = null; } boolean delete = cascadeDir.delete(); return javaDetector; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); return null; } finally { try { if (null != is) { is.close(); } if (null != os) { os.close(); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 目标检测 视频 * * @param gray 灰度图像 * @param object 识别结果的容器 * @return 检测到的目标位置集合 */ public Rect[] detectObject(Mat gray, MatOfRect object) { // 使用Java人脸检测 mCascadeClassifier.detectMultiScale( gray, // 要检查的灰度图像 object, // 检测到的人脸 1.1, // 表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; mMinNeighbors, // 默认是3 控制误检测，表示默认几次重叠检测到人脸，才认为人脸存在 Objdetect.CASCADE_SCALE_IMAGE, getSize(gray, mRelativeObjectWidth, mRelativeObjectHeight), // 目标最小可能的大小 gray.size()); // 目标最大可能的大小 return object.toArray(); } /** * 目标检测 图片 * * @param gray 灰度图像 * @param object 识别结果的容器 * @return */ public Rect[] detectObjectImage(Mat gray, MatOfRect object) { mCascadeClassifier.detectMultiScale(gray,object); return object.toArray(); } /** * 根据屏占比获取大小 * * @param gray gray * @param relativeObjectWidth 最小宽度屏占比 * @param relativeObjectHeight 最小高度屏占比 * @return 大小 */ private Size getSize(Mat gray, float relativeObjectWidth, float relativeObjectHeight) { Size size = gray.size(); int cameraWidth = gray.cols(); int cameraHeight = gray.rows(); int width = Math.round(cameraWidth * relativeObjectWidth); int height = Math.round(cameraHeight * relativeObjectHeight); size.width = 0 >= width ? 0 : (cameraWidth < width ? cameraWidth : width); // width [0, cameraWidth] size.height = 0 >= height ? 0 : (cameraHeight < height ? cameraHeight : height); // height [0, cameraHeight] return size; } /** * 获取画笔颜色 * * @return 颜色 */ public Scalar getRectColor() { return mRectColor; } } ```

Python opencv帧 怎么 显示在GUI 中？

现在要在做，将摄像头提取的视频处理后显示在python 的GUI 中，计划在GUI中可以选择对视频处理的方式，请问 大神 应该怎么做？使用什么控件？ 一般显示是直接 将 帧 在cv2.imshow函数中显示，而在一个 完整的GUI中怎么做？

opencv训练的xml识别物体时，该物体重叠情况下识别不出来是什么原因？

 # 像图中红色圈起来的相连在一起或里的很近识别的就不是很准确，绿框为识别出来的物体， **求问怎么解决这个识别问题？**

OpenCV键盘控制小球移动

刚接触OpenCV，一窍不通，大佬们能不能帮忙用C++写一下如何用键盘控制小球移动的代码

opencv单目相机像素平面到世界坐标系中指定平面如何转换？

目的： 使用固定的单目相机**_倾斜_**着检测固定平面上的两点实际长度 目前已使用opencv中calibrateCamera函数标定相机，已求得相机**内参矩阵**、**5个畸变参数**、待检测面的**旋转向量和平移向量**；  问题：现在有一张待检测面的图片，已知像素坐标，需求出对应的世界坐标（x,y）？ 注意是世界坐标系Z=0的平面 按照我的理解，是不是对像素图片进行单应性矩阵H的逆变换？如果是这样，单应性矩阵H怎么根据内参矩阵、畸变参数、旋转平移矩阵求出？张正友标定法里的单应性矩阵应该**不包含**畸变系数 网上还有一种方法通过opencv中getPerspectiveTransform、perspectiveTransform函数直接求一个面到另一个面的透视变换矩阵进行透视变换，但这种方法应该不能矫正镜头畸变吧？ 跪求，实在搞不清楚。

opencv实现边缘梯度直方图+meanshift实现框选物体跟踪，代码出错，不知道错在哪里？

``` #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<ctype.h> using namespace std; using namespace cv; Mat image; //当前帧图像 Mat imageCopy; //用于拷贝的当前帧图像 Mat rectImage; //子图像 Point beginPoint; //矩形框起点 Point endPoint; //矩形框终点 bool leftButtonDownFlag = false; //左键单击后视频暂停播放的标志位 int frameCount = 0; //帧数统计 int trackCount = 0; //等于1时初始化直方图 void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* ustc); //鼠标回调函数 int main(int argc, char* argv[]) { VideoCapture capture("1.AVI"); //VideoCapture capture(0); int capture_fps = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); //获取视频帧率 int capture_count = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); int capture_width = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int capture_height = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); cout << "视频帧率：" << capture_fps << endl; cout << "视频帧数：" << capture_count << endl; cout << "视频宽度：" << capture_width << endl; cout << "视频高度：" << capture_height << endl; int pauseTime = 1000 / capture_fps; //两幅画面中间间隔 namedWindow("Video"); setMouseCallback("Video", onMouse);//函数setMousecallback用于鼠标在图上做标记等作用 int hbinNum = 16;//每一维上直方图的个数，如果是一维直方图，就是竖条(bin)的个数 float hranges[] = { 40, 250 };//每一维数值的取值范围数组 const float* phranges = hranges;//const修饰phranges指针,指针phranges的指向可以修改，但是phranges指向的值不可以改；指针phranges指向的是hranges的首地址 bool backprojectMode = false; namedWindow("Video", 0); capture >> image; int rows = image.rows; int cols = image.cols; Mat image1 = image.clone(); Mat dst, edge, gray;//定义canny边缘检测所需的变量 Mat abs_grad_x, abs_grad_y;//定义sobel算子求方向梯度所需的变量 Mat grad_x(rows, cols, CV_8UC1, Scalar::all(0));//定义sobel算子求方向梯度所需的变量 Mat grad_y(rows, cols, CV_8UC1, Scalar::all(0));//定义sobel算子求方向梯度所需的变量 Mat theta(rows, cols, CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat gradient(rows, cols, CV_32FC1, Scalar::all(0));//梯度矩阵 Mat angle(rows, cols, CV_32FC1, Scalar::all(0));//梯度方向角度 Mat mask, hist, histImg = Mat::zeros(image.size(), image.type()), backproj;//初始化histImg存储直方图数据，使其规格与捕获的image相同 Rect trackWindow;//定义一个捕捉矩形窗口 //**********************读取视频******************************** while (true) { if (!leftButtonDownFlag) //鼠标左键按下绘制矩形时，视频暂停播放 { capture >> image;//读取当前帧 frameCount++; //帧数增加，视频向前增加 } if (!image.data || waitKey(pauseTime + 30) == 27) //当当前帧的数据为空或两帧画面的时间间隔不满足规定的数值时，退出播放 { break; } //***************camshiftdemo代码的脉络分析******************** //提取边缘梯度大小与幅值 if (trackCount > 0) { dst.create(image1.size(), image1.type()); dst = Scalar::all(0); cvtColor(image1, gray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, edge, Size(3, 3), 0, 0); Canny(edge, edge, 3, 9, 3);//canny算子获得边缘图 Sobel(gray, grad_x, CV_16S,1, 0, 3, 1, 1);//求X方向的梯度 Sobel(gray, grad_y, CV_16S,0, 1, 3, 1, 1);//求Y方向的梯度 cartToPolar(grad_x, grad_y, gradient, angle);//计算梯度方向与梯度幅值 convertScaleAbs(grad_x, grad_x); convertScaleAbs(grad_y, grad_y); //绘制直方图 if (trackCount == 1) { histImg = Scalar::all(0); Mat roi(angle, Rect(beginPoint, endPoint)), maskroi(mask, Rect(beginPoint, endPoint)); calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hbinNum, &phranges);//掩膜maskroi是用来确定输入图像的哪些像素被计数;mask也设置ROI， 是要让hue中截取出来放在mask中的 区域大小位置都和hue中一致， 不要改变原来的位置这点很有用。 normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX); trackCount++; trackWindow = Rect(beginPoint, endPoint); } calcBackProject(&angle, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//直方图反向投影 backproj &= mask; meanShift(backproj, trackWindow, TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1));//CamshiftDemo //***画出跟踪区域的位置 if (backprojectMode) { cvtColor(backproj, image, CV_GRAY2BGR); } rectangle(image, Point(trackWindow.x, trackWindow.y), Point(trackWindow.x + trackWindow.width, trackWindow.y + trackWindow.height), Scalar(0, 0, 255), 1, CV_AA);//画跟踪矩形框 trackCount++; // writer << image; } imshow("Video", image); } waitKey(0); return 0; } //鼠标回调函数 void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void *ustc) { if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) { leftButtonDownFlag = true; //标志位 beginPoint = Point(x, y); //设置左键按下点的矩形起点 endPoint = beginPoint; } if (event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && leftButtonDownFlag) { imageCopy = image.clone(); endPoint = Point(x, y); if (beginPoint != endPoint) { //在复制的图像上绘制矩形 rectangle(imageCopy, beginPoint, endPoint, Scalar(0, 0, 255), 2); } imshow("Video", imageCopy); } if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP) { leftButtonDownFlag = false; Mat subImage = image(Rect(beginPoint, endPoint)); //子图像 rectImage = subImage.clone(); trackCount = 1; //imshow("Sub Image", rectImage); } } ```

为什么vs2019配置opencv包含目录的路径..\opencv\build\include还要再配置..\opencv\build\include\opencv2

在使用vs2019开发opencv应用的过程中发现，配置项目属性中包含目录和库目录时，需要增加..\opencv\build\include和..\opencv\build\include\opencv2这两个路径，opencv2包含在include下面，那么为什么不能只用\opencv\build\include这一个路径（会找不到头文件）

图像处理，物体检测，opencv

在图像处理中，很多匹配都是在找物体的特征点。请问什么算是特征点，怎么获取特征点呢？还往大家给予解惑。

android Opencv 人脸检测

请问有大神做过opencv人脸识别的相关demo吗？找了好长时间都是人脸检测

python-opencv获取视频总帧数和帧率

**_python-opencv获取视频总帧数上百万帧,但是一帧一帧的读取播放时，真实播放的只有几万帧,是怎么回事？我改如何处理这样的视频，我需要点击时间进度条让它到指定的位置，但是老是匹配不正确_** 这是我的简单读取的代码，帧率是不是不正确啊，按照25播放能正常显示而且最后我用25计算总帧数也能对的上，但是使用25去取出具体的某一帧的话，不能正确的取出，最简单的就是快进快退，拖动时间进度条，不能对应上，哪位大神能帮帮忙？ 还有谁遇到过这样的视频，怎么处理的，不会按正确的帧率转换后在处理吧，这样对我们来讲，效率太低了 ``` import cv2 capture = cv2.VideoCapture("./test.avi") fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print('fps = ', fps) total_s = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) print("total_s = ", total_s) cv2.namedWindow("test", 0) cv2.resizeWindow("test", 640, 480) frame_index = 0 if capture.isOpened(): while True: success, frame = capture.read() wait_key = cv2.waitKeyEx(1) if wait_key == 27: break if success: frame_index += 1 cv2.imshow("test", frame) else: print("end") break print("frame_index = ", frame_index) ``` 运行后的结果是： fps = 600.0 total_s = 167305.0 end frame_index = 6972 最后几个c币了，希望大神帮帮忙。

OpenCV 和 Matlab哪个做移动识别更好用一些

OPENCV和MATLAB 哪个做视频流的 移动物体识别功能更丰富 我们在做无人机摄像机俯视角度识别人数密度的算法 想请教一下大家有没有什么好的意见

opencv人脸检测返回值顺序问题

想问一下opencv自带的haar特征人脸检测，其返回的CvSeq中不同人的人脸矩形的顺序是什么？例如我想取出某一个人的矩形框是否有可能实现？

130 个相见恨晚的超实用网站，一次性分享出来

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终于明白阿里百度这样的大公司，为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了

点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点，捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类，各个线程都拥有一份线程私有的数

win10系统安装教程（U盘PE+UEFI安装）

一、准备工作 u盘，电脑一台，win10原版镜像（msdn官网） 二、下载wepe工具箱  极力推荐微pe（微pe官方下载） 下载64位的win10 pe，使用工具箱制作启动U盘打开软件，   选择安装到U盘（按照操作无需更改） 三、重启进入pe系统   1、关机后，将U盘插入电脑 2、按下电源后，按住F12进入启动项选择（技嘉主板是F12）     选择需要启

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、PDF搜索网站推荐 对于大部

C语言魔塔游戏

很早就很想写这个，今天终于写完了。 游戏截图： 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片，如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论，如果暂时没有回应，可以在博客下方留言，到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义，使用结构体，这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n

java源码分析 Arrays.asList()与Collections.unmodifiableList()

举个栗子 本章示例代码来自java编程思想——17.4.1未获支持的操作——Unsupported类。 import java.util.*; public class Unsupported { static void test(String msg, List&lt;String&gt; list) { System.out.println("--- " + msg

究竟你适不适合买Mac？

我清晰的记得，刚买的macbook pro回到家，开机后第一件事情，就是上了淘宝网，花了500元钱，找了一个上门维修电脑的师傅，上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷，只是想要个固态硬盘的笔记本，用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后，最终决定，还是买个好（xiong）看（da）的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了，所以今天尽量客观

Python爬虫爬取淘宝，京东商品信息

小编是一个理科生，不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具（Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver）其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

Java学习笔记（七十二）—— Cookie

概述 会话技术： 会话：一次会话中包含多次请求和响应 一次会话：浏览器第一次给服务器发送资源请求，会话建立，直到有一方断开为止 功能：在一次会话的范围内的多次请求间，共享数据 方式： 客户端会话技术：Cookie，把数据存储到客户端 服务器端会话技术：Session，把数据存储到服务器端 Cookie 概念：客户端会话技术，将数据存储到客户端 快速入门： 使用步骤： 创建C

程序员写了一个新手都写不出的低级bug，被骂惨了。

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习，希望我们一起有点东西。 前前言 为啥今天有个前前言呢？ 因为你们的丙丙啊，昨天有牌面了哟，直接被微信官方推荐，知乎推荐，也就仅仅是还行吧（心里乐开花）

Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。

前奏： 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者，工作4年26岁，统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况： 专业技能： 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具：SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca

2020年，冯唐49岁：我给20、30岁IT职场年轻人的建议

点击“技术领导力”关注∆  每天早上8:30推送 作者| Mr.K   编辑| Emma 来源| 技术领导力(ID：jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐：职场人35岁以后，方法论比经验重要》，收到了不少读者的反馈，觉得挺受启发。其实，冯唐写了不少关于职场方面的文章，都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯

程序员该看的几部电影

##1、骇客帝国(1999) 概念：在线/离线，递归，循环，矩阵等 剧情简介： 不久的将来，网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。 他结识了黑客崔妮蒂，并见到了黑客组织的首领墨菲斯。 墨菲斯告诉他，现实世界其实是由一个名叫“母体”的计算机人工智能系统控制，人们就像他们饲养的动物，没有自由和思想，而尼奥就是能够拯救人类的救世主。 可是，救赎之路从来都不会一帆风顺，到底哪里才是真实的世界？

蓝桥杯知识点汇总：基础知识和常用算法

文章目录JAVA基础语法：算法竞赛常用的JAVA API：基础算法待更： 此系列包含蓝桥杯所考察的绝大部分知识点，一共有基础语法，常用API，基础算法和数据结构，和往年真题四部分，虽然语言以JAVA为主，但算法部分是相通的，C++组的小伙伴也可以看哦。所有文章的链接都会在此公布，还有很多没有更新，会持续更新，如果大佬发现文章有错误的地方请指正，我会十分感谢。另外，有什么问题可私信我~ JAVA基础

作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！

CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？ 如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起，来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东

破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！

2020年1月17日，国家统计局发布了2019年国民经济报告，报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏，但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题：老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧！ 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日，国家统计局发布了 2019年国民经济报告 ，报告中指出：年末中国大陆总人口（包括31个

实现简单的轮播图（单张图片、多张图片）

前言 刚学js没多久，这篇博客就当做记录了，以后还会完善的，希望大佬们多多指点。ps:下面出现的都是直接闪动，没有滑动效果的轮播图。 单张图片的替换 原理 1.将几张图片叠在一起，通过改变"display:block"和"display:none"这两个属性实现替换。 （前提：在css中给所有图片加上display:none属性） 2.不用将图片叠在一起，将一个div当做"窗口"，通过"of

强烈推荐10本程序员在家读的书

很遗憾，这个鼠年春节注定是刻骨铭心的，新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们，尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员，能不外出就不外出，就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我，窝了几天，有点颓丧，能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间，挑选了 10 本我最喜欢的书，你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力，还可以对未来充满希望，毕竟苦难终

Linux自学篇——linux命令英文全称及解释

man: Manual 意思是手册，可以用这个命令查询其他命令的用法。 pwd：Print working directory 显示当前目录 su：Swith user 切换用户，切换到root用户 cd：Change directory 切换目录 ls：List files 列出目录下的文件 ps：Process Status 进程状态 mk

Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图

文章目录1. 前言2. 数据下载3. 数据处理4. 数据可视化 1. 前言 今天，群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习python，实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据，也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时，专门研究了一下，遂成此文。 2月6日追记：本文发布后，腾讯的数据源多次变更u

智力题（程序员面试经典）

NO.1 　有20瓶药丸，其中19瓶装有1克/粒的药丸，余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平，怎么找出比较重的那瓶药丸？天平只能用一次。 解法 有时候，严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中，限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次，我们也得以知道一个有趣的事实：一次必须同时称很多药丸，其实更准确地说，是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则，如果跳过两瓶或更多瓶药

Java与Python学习通法（1）和（2）序言和编程语言发展史怎么学

大家好，我是 jacky 朱元禄，很高兴跟大家一起学习 《Java与Python学习通法系列》。 首先，说一下，我为什么要录这个课； 我们都已经知道Java 和 Python的视频教程和书籍，可以说是非常非常多了，那我录制本系列课的意义是什么呢？ （1）课程特色一：我想告诉大家学习编程语言是有捷径的，这个捷径就是 理解技术背后的“哲学逻辑”，或者说是“人文逻辑”，相信你听完 jack

在家远程办公效率低？那你一定要收好这个「在家办公」神器！

相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息，接下来，在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了，相反，对于沟通效率，文件协作，以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战，比如： 1在异地互相不见面的会议上，如何提高沟通效率？ 2文件之间的来往反馈如何做到及时性？如何保证信息安全？ 3如何规划安排每天工作，以及如何进行成果验收？ ......

作为一个程序员，内存和磁盘的这些事情，你不得不知道啊！！！

截止目前，我已经分享了如下几篇文章： 一个程序在计算机中是如何运行的？超级干货！！！ 作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！ 作为一个程序员，内存的这些硬核知识你必须懂！ 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识，可能大家在上大学的时候都学习过了，但是嘞，当时由于老师讲解的没那么有趣，又加上这些知识本身就比较枯燥，所以嘞，大家当初几乎等于没学。 再说啦，学习这些，也看不出来有什么用啊！

阿里架构师花近十年时间整理出来的Java核心知识pdf（Java岗）

由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！ 整理了一份Java核心知识点。覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。       欢迎大家加入java学习交流社区  点击加入   可获取文中文档       小编推荐：     

Python基础知识点梳理

python基础知识点梳理 摘要： 本文主要介绍一些平时经常会用到的python基础知识点，用于加深印象，也算是对于学习这门语言的一个总结与回顾。python的详细语法介绍可以查看官方编程手册，也有一些在线网站对python语法进行了比较全面的介绍，比如菜鸟教程： python3 教程|菜鸟教程 为了方便聚焦知识点，本文涉及的操作实例并不多，想学好一门语言关键还得自己多编码多实践。 python语

2020年2月全国程序员工资统计，平均工资13716元

趋势 2020年2月，中国大陆程序员平均工资13716元，比上个月增加。具体趋势如图： 各主要程序员城市工资变化 城市 北京，上海，深圳，杭州，广州四地的工资最高。 city 平均工资 最低工资 中位数 最高工资 招聘人数 百分比 北京 18098 3750 15000 45000 20529 9.53% 深圳 16903 5750 15000 37500 30941 14

Java坑人面试题系列: 包装类（中级难度）

Java Magazine上面有一个专门坑人的面试题系列: https://blogs.oracle.com/javamagazine/quiz-2。 这些问题的设计宗旨，主要是测试面试者对Java语言的了解程度，而不是为了用弯弯绕绕的手段把面试者搞蒙。 如果你看过往期的问题，就会发现每一个都不简单。 这些试题模拟了认证考试中的一些难题。 而 “中级(intermediate)” 和 “高级(ad

为什么说程序员做外包没前途？

之前做过不到3个月的外包，2020的第一天就被释放了，2019年还剩1天，我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能（ps：非技术上的认知也算） 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻，但高不成低不就，只有外包offer，那请往下看。 外包公司你应该

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