python opencv Kalman+meanShift跟踪 10C

用opencv的meanShift跟踪,看别人说用上Kalman会更好,请问这两个结合怎么使用呢

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买了一本OpenCV的书,在使用Canny进行边缘检测的时候出现了声明错误 代码片段如下: ``` import cv2 import matplotlib.pyplot as plt o=cv2.imread("lena.bmp", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) r1 = cv2.Canny(o,128,200) cv2.imshow("result1",r1) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` 书上是这么写的,但是我用起来就会报错,报错内容如下: ``` Exception has occurred: error OpenCV(4.1.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:352: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow' File "F:\learn_python\Models\test.py", line 6, in <module> cv2.imshow("result1",r1) ``` 其中```cv2.imshow```里面的双引号和单引号都试过,报同样的错误。
新人 人脸识别 python opencv.深度学习 有一些概念性问题 求助一下
刚开始接触学习 人脸识别 网上教程有点多和乱。。看了很多东西。 我总结为下面3个问题。 1.pyyhon的cnn卷积神经网络可以直接做人脸识别? 2.python for opencv 可以直接做出人脸识别? 3 python opencv+深度学习cnn 来做出人脸识别。? 根据百度词条 opencv是一个机器视觉库 看了很多文章他里面应该是有传统的识别haar和llbp特征识别出人脸的 而cnn神经网络算法是和opencv中传统算法所不一样的 是一个深度学习的强化 更好的做人脸识别。 我对上述内容怎么说就是比较懵逼啦。。希望有朋友能帮我梳理出几个学习的框架。我好去学习 另外我现在是想在windows上学习。后期想加在树莓派上的linux系统。 谢谢大家!刚开始用csdn....学生党没有钱了 不好意思各位。。
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在编写人脸识别的时候(代码如下): ``` import cv2 import numpy as np cascPath = "C:\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath) video_capture = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = video_capture.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = faceCascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=10, #Adjust accuracy minSize=(50, 50), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE ) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 255), 2) cv2.imshow('Video', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('s'): cv2.imwrite('test1.png', frame) img = cv2.imread("test1.png") face = img[x:x+w,y:y+h] cv2.imshow('Face', face) cv2.imwrite("face_detected.png", face) images=[] images.append(cv2.imread("klp.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)) images.append(cv2.imread("wh.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)) images.append(cv2.imread("wk.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)) Labels=[0,1,2] recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(images, np.array(Labels)) predict_image = cv2.imread("face_detected.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) label,confidence= recognizer.predict(predict_image) print("Label=", label) print("Confidence=", confidence) video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 出现了如下问题: ``` Exception has occurred: error OpenCV(4.1.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\core\src\matrix.cpp:235: error: (-215:Assertion failed) s >= 0 in function 'cv::setSize' File "F:\learn_python\Models\DetectFace&Recognize.py", line 41, in <module> recognizer.train(images, np.array(Labels)) ```
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python使用opencv中imshow语句时报错,窗口就是灰色的没有图片,错误提示cv2.error: OpenCV(4.1.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:352: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow' 求大神帮忙解决 下面是代码 import cv2 #加载图片 image=cv2.imread('‪SS09001.JPG') #建立一个窗口 cv2.namedWindow('image') #展示 cv2.imshow('image',image) cv2.waitKey()
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python opencv如何对处理后的视频文件逐帧保存为图片
cap = cv.VideoCapture("example.avi") while True: ret, frame = cap.read() gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) ``` 这样读取视频文件,得到每一帧,转化为灰度图,如何把这个gray按每一帧保存为图片? ```
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在网上找到了一个用Kmeans算法对图片前景与背景的分割的例子,很适合现在的学习,可一直有一个错误不会修改,跪求大神了。 ``` ```# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import math def panelAbstract(srcImage): # read pic shape imgHeight,imgWidth = srcImage.shape[:2] imgHeight = int(imgHeight);imgWidth = int(imgWidth) # 均值聚类提取前景:二维转一维 imgVec = np.float32(srcImage.reshape((-1,3))) criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,10,1.0) flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS label,clusCenter = cv2.kmeans(imgVec,2,None,criteria,10,flags) clusCenter = np.uint8(clusCenter) clusResult = clusCenter[label.flatten()] imgres = clusResult.reshape((srcImage.shape)) imgres = cv2.cvtColor(imgres,cv2.COLOR_BGR2GRAY) bwThresh = int((np.max(imgres)+np.min(imgres))/2) _,thresh = cv2.threshold(imgres,bwThresh,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) threshRotate = cv2.merge([thresh,thresh,thresh]) # 确定前景外接矩形 #find contours contours = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) minvalx = np.max([imgHeight,imgWidth]);maxvalx = 0 minvaly = np.max([imgHeight,imgWidth]);maxvaly = 0 maxconArea = 0;maxAreaPos = -1 for i in range(len(contours)): if maxconArea < cv2.contourArea(contours[i]): maxconArea = cv2.contourArea(contours[i]) maxAreaPos = i objCont = contours[maxAreaPos] # 旋转校正前景 rect = cv2.minAreaRect(objCont) for j in range(len(objCont)): minvaly = np.min([minvaly,objCont[j][0][0]]) maxvaly = np.max([maxvaly,objCont[j][0][0]]) minvalx = np.min([minvalx,objCont[j][0][1]]) maxvalx = np.max([maxvalx,objCont[j][0][1]]) if rect[2] <=-45: rotAgl = 90 +rect[2] else: rotAgl = rect[2] if rotAgl == 0: panelImg = srcImage[minvalx:maxvalx,minvaly:maxvaly,:] else: rotCtr = rect[0] rotCtr = (int(rotCtr[0]),int(rotCtr[1])) rotMdl = cv2.getRotationMatrix2D(rotCtr,rotAgl,1) imgHeight,imgWidth = srcImage.shape[:2] #图像的旋转 dstHeight = math.sqrt(imgWidth *imgWidth + imgHeight*imgHeight) dstRotimg = cv2.warpAffine(threshRotate,rotMdl,(int(dstHeight),int(dstHeight))) dstImage = cv2.warpAffine(srcImage,rotMdl,(int(dstHeight),int(dstHeight))) dstRotimg = cv2.cvtColor(dstRotimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) _,dstRotBW = cv2.threshold(dstRotimg,127,255,0) contours = cv2.findContours(dstRotBW,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) maxcntArea = 0;maxAreaPos = -1 for i in range(len(contours)): if maxcntArea < cv2.contourArea(contours[i]): maxcntArea = cv2.contourArea(contours[i]) maxAreaPos = i x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours[maxAreaPos]) #提取前景:panel panelImg = dstImage[int(y):int(y+h),int(x):int(x+w),:] return panelImg if __name__=="__main__": srcImage = cv2.imread('11.jpg') a=panelAbstract(srcImage) cv2.imshow('figa',a) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这是原地址https://blog.csdn.net/Dawn__Z/article/details/82115160 报错如下(知道错是什么意思就是不会改):Traceback (most recent call last): File "D:\Workspaces\MyEclipse 2015\pythonTest\src\cc.py", line 70, in a=panelAbstract(srcImage) File "D:\Workspaces\MyEclipse 2015\pythonTest\src\cc.py", line 7, in panelAbstract imgHeight,imgWidth = srcImage.shape[:2] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
如何用python opencv视觉库识别摄像头的遮挡程度,超过50% 的图片被遮挡,就排除掉
思路一:使用对比,通过对比遮挡前的照片和遮挡后的照片, 思路二:对图片物体进行距离识别,超过两米的pass,然后识别遮挡物面试占画面的百分比 思路三:通过边缘检测(因为一般遮挡物都是出于边缘位置开始),然后计算所占面积 思路四:通过光学检测(遮挡物部分内容光度很暗),面积占比 问题是:项目比较急,没有时间去学习opencv库的方法,跪求大神帮帮忙(需要python代码)
python openCV怎么才能实现快速遍历一个视频
我现在只知道逐帧显示视频,waitkey(1)这种方法,还有没有更快的方法呢,waitkey(1)是不是还会因为电脑配置的不同而改变速度,比如低配置电脑在对输出视频的同时对帧进行操作会很慢
python opencv 出错,出错了,怎么改
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201903/20/1553046339_9482.png) python循环切割视频时出错
基于KCF算法的opencv3目标跟踪
std::string video = argv[1]; VideoCapture cap(video); 在官方给出的单目标跟踪示例中,我运行之后只能出来最开始的帮助里的提示,没有跟踪的视频显示,这段代码到底是怎么提取视频的呢? 附上源码: #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <opencv2/tracking.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; using namespace cv; int main( int argc, char** argv ){ // show help if(argc<2){ cout<< " Usage: tracker <opencv1.mp4>\n" " examples:\n" " example_tracking_kcf Bolt/img/%04d.jpg\n" " example_tracking_kcf faceocc2.webm\n" << endl; return 0; } // declares all required variables Rect2d roi; Mat frame; // create a tracker object KCF MIL TLD Ptr<Tracker> tracker = TrackerKCF::create(); // set input video std::string video = argv[1]; VideoCapture cap(video); // get bounding box cap >> frame; int sale = 2; resize(frame,frame,frame.size()/2); roi=selectROI("tracker",frame); //quit if ROI was not selected if(roi.width==0 || roi.height==0) return 0; // initialize the tracker tracker->init(frame,roi); // perform the tracking process printf("Start the tracking process, press ESC to quit.\n"); for ( ;; ){ // get frame from the video cap >> frame; // stop the program if no more images if(frame.rows==0 || frame.cols==0) break; resize(frame,frame,frame.size()/2); // update the tracking result tracker->update(frame,roi); // draw the tracked object rectangle( frame, roi, Scalar( 255, 0, 0 ), 2, 1 ); // show image with the tracked object imshow("tracker",frame); //quit on ESC button if(waitKey(1)==27)break; } return 0; }
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); } } ```
请问,用python-opencv进行单目相机标定时,为什么在整个程序中都没有用到“棋盘格边长”这个参数呢?
我看到用Matlab工具包进行相机标定的时候需要输入棋盘格的边长数据,为什么在python-opencv中设置(生成)标定图在世界坐标中的坐标时仅用角点序号给x/y赋值后就直接计算了,棋盘格大小对结果没有影响吗? ``` # 获取标定板角点的位置 objp = np.zeros((5*9,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:5].T.reshape(-1,2) # 将世界坐标系建在标定板上,所有点的Z坐标全部为0,所以只需要赋值x和y ```
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要做一个项目,是用python和opencv,通过摄像头来识别一个棋盘,棋子是两种不同的颜色,需要判断棋子是否在准确的位置,是否重叠,是否超出棋盘,并将结果也输出在摄像头显示的画面中,求帮助,求解答,实在不会
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项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
Nginx 原理和架构
Nginx 是一个免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理,以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求,主要负责调度工作进程:加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...
Python 编程开发 实用经验和技巧
Python是一门很灵活的语言,也有很多实用的方法,有时候实现一个功能可以用多种方法实现,我这里总结了一些常用的方法和技巧,包括小数保留指定位小数、判断变量的数据类型、类方法@classmethod、制表符中文对齐、遍历字典、datetime.timedelta的使用等,会持续更新......
YouTube排名第一的励志英文演讲《Dream(梦想)》
Idon’t know what that dream is that you have, I don't care how disappointing it might have been as you've been working toward that dream,but that dream that you’re holding in your mind, that it’s po...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
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