知识点均值迁移移动对象分析，主要是基于直方图分布与反向投影实现移动对象的轨迹跟踪，其核心的思想是对反向投影之后的图像做均值迁移（meanshift）从而发现密度最高的区域，也是对象分布最大的域。完整的算法流程如下： 读取图像一帧 HSV直方图 反向投影该帧 使用means shift寻找最大分布密 ...

知识点光流跟踪与背景消除都是基于建模方式的视频分析方法，其实这类方法最原始的一个例子就是对视频移动对象的帧差法跟踪，这个在视频分析与处理中也是一种很常见的手段，有时候会取得意想不到的好效果，帧差法进一步划分有可以分为： 两帧差 三帧差 假设有当前帧frame， 前一帧prev1，更前一帧prev ...

知识点移动对象分析，我们可以绘制对象运行轨迹曲线，这个主要是根据移动对象窗口轮廓，获取中心位置，然后使用中心位置进行绘制即可得到。大致的程序步骤如下： 初始化路径点数组 对每帧的预测轮廓提取中心位置添加到路径数组 绘制路径曲线 代码（c++,python）12345678910111213141 ...

问题描述要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。 给定图片数据的格式： 解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras. 具体思路： 读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载 标签采用 ...

知识点在84的知识点分享中我们已经可以跟踪到前后两帧之前的位置移动，但是这个还不足够，我们需要绘制移动对象从初始到最终的完整可以检测的运动轨迹，同时对一些静止的角点进行删除，所以我们需要对状态为1的角点，计算它们之间的距离，只有dx+dy>2（dx=abs(p1.x –p2.x), dy=ab ...

知识点光流跟踪方法分为稠密光流跟踪与稀疏光流跟踪算法，KLT是稀疏光流跟踪算法，前面我们已经介绍过了，OpenCV还支持稠密光流的移动对象跟踪方法，OpenCV中支持的稠密光流算法是由Gunner Farneback在2003年提出来的，它是基于前后两帧所有像素点的移动估算算法，其效果要比稀疏光流算 ...

显示当前GPU使用情况1$ nvidia-smi 周期性输出GPU使用情况1$ watch -n 10 nvidia-smi # 每 10s 显示一次显存的情况

配置步骤1 本地新建一工程，并打开本地工程路径：C:\Users\17600\Desktop\binary_classification 2 填写服务器信息并进行本地与远程的映射 3 在pycharm中展示服务器文件 4 本地与服务器文件的互传 5 配置远程解释器 如果使用的是 ...

知识点Harris角点检测是一种计算速度很慢的角点检测算法，很难实时计算，所有最常用的是shi-tomas角点检测算法，它的运行速度很快。 API 1234567891011121314151617181920void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray ima ...

知识点OpenCV中角点检测的结果实际不够精准，角点检测最后的结果是整数值，因为真实的计算中有些位置可能是在浮点数的空间内才最大值，这样就需要我们通过给定的响应值，在像素邻域空间进行拟合，实现亚像素级别的角点检测。如：(100,5)实际上应该是(100.126,4.329) . API 123456 ...