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，这个算法最早是由Bruce D. Lucas and Takeo Kanade两位作者提出来的，所以又被称为KLT。稀疏光流算法工作有三个假设前提条件： 亮度恒定 短距离移动 空间一致性 API 1234567891 ...

知识点角点是一幅图像上最明显与重要的特征，对于一阶导数而言，角点在各个方向的变化是最大的，而边缘区域在只是某一方向有明显变化。 API 12345678910111213void cv::cornerHarris( InputArray src, OutputArray dst, int bloc ...

知识点图像处理与二值分析的视频版本，通过读取视频每一帧的图像，然后对图像二值分析，得到指定的色块区域，主要步骤如下： 色彩转换BGR2HSV inRange提取颜色区域mask 对mask区域进行二值分析得到位置与轮廓信息 绘制外接椭圆与中心位置 显示结果 其中涉及到的知识点主要包括图像处理、色 ...

知识点视频场景分析中最常用的技术之一就是通过背景消除来提取前景移动对象，得到前景的对象mask图像，最常用的背景消除技术就是通过帧差相减，用前面一帧作为背景图像，与当前帧进行相减，不过这种方法对光照与噪声影响非常敏感，所有好的办法是通过对前面一系列帧提取背景模型进行相减，OpenCV中实现的背景模型 ...

知识点通过视频中的背景进行建模，实现背景消除，生成mask图像，通过对mask二值图像分析实现对前景活动对象ROI区域的提取，是很多视频监控分析软件常用的手段之一，该方法很实时！整个步骤如下： 初始化背景建模对象GMM 读取视频一帧 使用背景建模消除生成mask 对mask进行轮廓分析提取ROI ...

知识点OpenCV中对视频内容的处理本质上对读取视频的关键帧进行解析图像，然后对图像进行各种处理，OpenCV的VideoCapture是一个视频读取与解码的API接口，支持各种视频格式、网络视频流、摄像头读取。正常的视频处理与分析，主要是针对读取到每一帧图像，衡量一个算法处理是否能够满足实时要求的 ...

知识点修复API： 123456789void cv::inpaint( InputArray src, InputArray ipaintMask, OutputArray dst double ipaintRadius, // 考虑周围像素范围 int ...

知识点对于很多的文本扫描图像，有时候因为放置的原因导致ROI区域倾斜，这个时候我们会想办法把它纠正为正确的角度视角来，方便下一步的布局分析与文字识别，这个时候通过透视变换就可以取得比较好的裁剪效果，一步就可以实现裁剪与调整。使用透视变换相关几何变换的好处如下： 透视变换不会涉及到几何变换角度旋转 ...

知识点二值化方法选择： 全局阈值二值化 基于形态学梯度二值化 inRange二值化 基于Canny边缘二值化 自适应二值化 操作步骤 二值化方法，得到二值图像，然后进行轮廓分析，根据面积寻找最大轮廓，然后根据轮廓进行多边形逼近，获得轮廓关键点，最后可以绘制轮廓与关键点。 ...

知识点缺陷检测，分为两个部分，一个部分是提取指定的轮廓，第二个部分通过对比实现划痕检测与缺角检测。本次主要搞定第一部分，学会观察图像与提取图像ROI对象轮廓外接矩形与轮廓。 代码（c++,python）123456789101112131415161718192021222324252627282 ...