1.
系統簡介
使用普通usb相機，對
camera
視野範圍內特定顏色的物體進行檢測與跟蹤。首先，將相機獲取的影象從
rgb空間轉換到
hsv空間。然後，通過調整
hsv空間各通道的閾值，生成二值化影象，並找出影象中存在的物體輪廓，從而檢測出符合指定顏色特徵的目標物體並進行跟蹤。通過濾除面積過小和過大的物體，可僅對大小合適的物體進行分析。該系統可同時針對多個物體進行輪廓檢測與跟蹤，同時，不僅可以檢測規則形狀的物體，對於不規則物體也能實現較好的檢測結果。該演算法的不足是僅基於顏色進行分析判斷，沒有結合幾何形狀或樣本學習等技術手段，對視野範圍內符合顏色特徵的所有物體均視為一類，因此，存在一定的應用侷限性。
該系統實現的功能：
（1）多目標物體的形狀（輪廓）檢測
（2）物體質心位置計算與標註
（3）物體位置實時跟蹤 2.
開發環境說明
硬體：普通usb相機，解析度
640*480
，thinkpad
膝上型電腦
軟體：win7 64 bit+ vs 2013+opencv2.4.9 3.
系統演算法實現流程
4.部分源**
while(1)
//將影象從rgb空間轉換到hsv空間
cvtcolor(camerafeed,hsv,color_bgr2hsv);
if(calibrationmode==true)
}
圖1 蘋果檢測與跟蹤結果
圖2 u盤檢測與跟蹤結果
基於OpenCV的多目標動態檢測與跟蹤
1 源 include stdafx.h include include include include include include include include include include include 跟蹤引數 const double mhi duration 0.5 最大跟蹤時間...
OpenCV 基於顏色的物體檢測系統
這次區別於證件照，我試著編寫了一下在複雜背景下分離純色物體的系統，因為只是簡單的程式設計，所以結果有待優化，先分析一下實驗環境 這次的背景雜亂，雖然主體是粉色主導，但是因為光照不統一，色域跨度較大，倒影中也有粉色痕跡，杯壁上有花紋，這種情況下邊緣檢測誤差很大。為了讓計算機更好的識別主體顏色，要先將r...
基於Opencv的多目標跟蹤
python實現 import cv2 import sys major ver,minor ver,subminor ver cv2.version split print major ver,minor ver,subminor ver if name main 建立 boosting mil ...