Cv2 เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

Cv2 เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

พนักงาน สต็อก ตัวเลือก สเปรดชีต
Forex- ไม่มี เงินฝาก โบนัส ปี 2012
ในแนวทแยง ตัวเลือก การค้า


Forex สัมมนา Bollinger วง ทางเลือก Forex- อัตรา ประเทศไทย บาท Forex- klarabergsgatan Forex- Kagi ซื้อขาย ระบบ ดาวน์โหลด Forex- valutakurser - ปอนด์

Cellkraft8217s ผลิตภัณฑ์ในพื้นที่อุตสาหกรรมห้องปฏิบัติการไอน้ำและห้องอบไอน้ำกำหนดเป้าหมายและอุตสาหกรรม คุณภาพและความแม่นยำมีความปลอดภัยเพื่อให้ผลิตภัณฑ์สามารถนำมาใช้สำหรับการทดลองที่มีคุณภาพสูงในห้องปฏิบัติการรวมถึงการใช้งานในอุตสาหกรรมอย่างต่อเนื่อง ผลิตภัณฑ์สำหรับการชลประทานและการระเหยที่แม่นยำขึ้นอยู่กับความเข้าใจด้านเคมีฟิสิกส์และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ ผลลัพธ์คือผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะเปิดโอกาสใหม่ ๆ สำหรับการวิจัยและอุตสาหกรรม ยินดีต้อนรับสู่เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของเรา คุณยังยินดีที่จะติดต่อเราเพื่อหารือเกี่ยวกับความต้องการของคุณสำหรับการชลประทานหรือการระเหยที่แม่นยำ หากคุณกำลังมองหา Cellkraft business cells Fuel Cells ไปที่: fuelcells.cellkraft.seImage filtering สามารถจัดกลุ่มได้ 2 แบบขึ้นอยู่กับลักษณะพิเศษ: Low pass filter (Smoothing) Low pass filtering (aka smoothing) ใช้เพื่อลดพื้นที่เชิงพื้นที่ ความถี่จากภาพดิจิตอล ตัวกรองผ่านต่ำมักใช้ตัวดำเนินการย้ายหน้าต่างที่มีผลต่อพิกเซลของภาพหนึ่งภาพในแต่ละครั้งโดยเปลี่ยนค่าตามฟังก์ชันบางส่วนของพิกเซลในพื้นที่ (หน้าต่าง) ในพื้นที่ ตัวดำเนินการจะเลื่อนไปเหนือภาพเพื่อส่งผลต่อพิกเซลทั้งหมดในภาพ ตัวกรองความถี่สูง (การตรวจจับขอบ, การเหลาคม) สามารถใช้ตัวกรองความถี่สูงเพื่อทำให้ภาพดูคมชัดขึ้น ตัวกรองเหล่านี้เน้นรายละเอียดที่ละเอียดในภาพ - ตรงข้ามกับตัวกรองความถี่ต่ำ การกรองแบบพาสเวิร์ดทำงานในลักษณะเดียวกับการกรองแบบ low-pass เพียงแค่ใช้เคอร์เนลการหมุนที่ต่างกัน เมื่อกรองภาพแต่ละพิกเซลจะได้รับผลกระทบจากประเทศเพื่อนบ้านและผลสุทธิของการกรองจะย้ายข้อมูลรอบ ๆ ภาพ ในบทนี้ใช้ภาพนี้: bogotobogo ค้นหาเว็บไซต์: bogotobogo site search: Mean filtering ใช้งานง่าย ใช้เป็นวิธีการปรับภาพให้ราบเรียบลดปริมาณการเปลี่ยนแปลงความเข้มระหว่างพิกเซลและภาพถัดไปทำให้ลดเสียงรบกวนลงในภาพ ความคิดในการกรองเฉลี่ยหมายถึงการแทนที่ค่าพิกเซลแต่ละค่าในภาพที่มีค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) ของเพื่อนบ้านรวมถึงตัวเองด้วย ซึ่งมีผลต่อการกำจัดค่าพิกเซลที่ไม่มีการแสดงออกของสภาพแวดล้อม การกรองค่าเฉลี่ยมักใช้เป็นตัวกรอง convolution เหมือน convolutions อื่น ๆ จะขึ้นอยู่กับเคอร์เนลซึ่งแสดงถึงรูปร่างและขนาดของพื้นที่ใกล้เคียงที่จะถูกสุ่มตัวอย่างเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ย บ่อยครั้งที่มีการใช้เคอร์เนล 3 เคอร์เนล 3 เท่าดังที่แสดงด้านล่าง mf คือตัวกรองค่าเฉลี่ย filter2 () หมายถึง: Y filter2 (h, X) จะกรองข้อมูลใน X ด้วยตัวกรอง FIR แบบสองมิติใน เมทริกซ์ h คำนวณผล Y โดยใช้ความสัมพันธ์แบบสองมิติและส่งกลับส่วนศูนย์กลางของความสัมพันธ์ที่มีขนาดเท่ากับ X มันจะคืนค่าส่วน Y ที่ระบุโดยพารามิเตอร์รูปร่าง รูปร่างเป็นสตริงที่มีค่าใดค่าหนึ่งต่อไปนี้: เต็ม แสดงความสัมพันธ์สองมิติแบบเต็มรูปแบบ ในกรณีนี้ Y มีขนาดใหญ่กว่า X. เดียวกัน (ค่าดีฟอลต์) ส่งคืนส่วนตรงกลางของความสัมพันธ์ ในกรณีนี้ Y มีขนาดเท่ากับ X. ที่ถูกต้อง ส่งคืนเฉพาะส่วนเหล่านี้ของความสัมพันธ์ที่คำนวณได้โดยไม่ต้องมีส่วนที่เป็นศูนย์ที่เบาบาง ในกรณีนี้ Y มีขนาดเล็กกว่า X ตอนนี้เราต้องการใช้เคอร์เนลที่กำหนดไว้ในส่วนก่อนหน้าโดยใช้ filter2 (): เราสามารถเห็นภาพที่ถูกกรอง (ด้านขวา) มีการเบลอเล็กน้อยเมื่อเทียบกับอินพุตต้นฉบับ (ซ้าย) . ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ตัวกรองความถี่ต่ำสามารถใช้ denoising ได้ ให้ทดสอบ ขั้นแรกให้ใส่ข้อมูลสกปรกเล็กน้อยเราพ่นพริกไทยและเกลือลงบนภาพแล้วใช้ฟิลเตอร์ตัวกลาง: มีผลต่อเสียงของเกลือและพริกไทย แต่ไม่มากนัก มันทำให้พวกเขาเบลอ วิธีการเกี่ยวกับการพยายาม Matlabs ในตัวกรองมัธยฐานกรองเว็บไซต์ bogotobogo: bogotobogo ค้นหาเว็บไซต์: Median filter - medfilt2 () นี่คือสคริปต์: ดีมาก ไม่เหมือนกับตัวกรองก่อนหน้าซึ่งใช้ค่าเฉลี่ยเพียงอย่างเดียวคราวนี้เราใช้ค่ามัธยฐาน การกรองแบบมัธยฐานคือการดำเนินการแบบไม่เชิงเส้นซึ่งมักใช้ในการประมวลผลภาพเพื่อลดเสียงรบกวนจากเกลือและพริกไทย โปรดทราบว่า medfilt2 () เป็นตัวกรอง 2-D ดังนั้นจึงใช้งานได้กับภาพสีเทาเท่านั้น สำหรับการลบเสียงรบกวนสำหรับภาพ RGB โปรดไปที่ส่วนท้ายของบทนี้: การลบเสียงรบกวนในรูปแบบ RGB Matlab มีวิธีการสร้างตัวกรอง 2-D ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า fspecial (): h fspecial (type) สร้าง h กรองแบบสองมิติของชนิดที่ระบุ จะส่งกลับค่า h เป็นเคอร์เนลความสัมพันธ์ซึ่งเป็นรูปแบบที่เหมาะสมที่จะใช้กับ imfilter () ประเภทคือสตริงที่มีค่าใดค่าหนึ่งดังต่อไปนี้: ภาพ Matlab และการประมวลผลวิดีโอ OpenCV 3 - การประมวลผลภาพวิดีโอการประมวลผลภาพและวิดีโอ OpenCV 3 ด้วย PythonMotion Analysis and Object Tracking calcOpticalFlowPyrLK คำนวณการไหลของแสงสำหรับชุดคุณลักษณะที่กระจัดกระจายโดยใช้ลูคัส - วิธีการใช้ปิรามิด C: void calcOpticalFlowPyrLK (อินพุทอาร์เรย์ InputArray nextImg .PreachArray prevPts. InputOutputArray nextPts. สถานะ OutputArray. OutputArray ผิดพลาด. ขนาดขนาด winSize (21,21), int maxLevel 3, TermCriteria เงื่อนไข TermCriteria (TermCriteria :: COUNTTermCriteria :: EPS, 30, 0.01), int flags 0, double EligThreshold 1e-4) Python: cv2 calcOpticalFlowPyrLK (prevImg, nextImg, prevPts สถานะ nextPts. ผิดพลาด. winSize. maxLevel. เกณฑ์ flag. minEigThreshold) rarr nextPts สถานะ err C: void cvCalcOpticalFlowPyrLK (const CvArr prev. const CvArr curr CvArr prevpyr. CvArr currpyr. const prevfeatures CvPoint2D32f cfext2d32f currfeatures int count. CvSize winsize ระดับ int สถานะ char. float trackerror. เกณฑ์ CvTermCriteria. int flags) งูหลาม: cv. CalcOpticalFlowPyrLK (prev, curr, prevPyr, currPyr, prevFeatures, winSize, ระดับ, เก ณ ฑ์, flags, guessesNone) -gt (currFeatures สถานะ trackerror) prevImg 8211 ภาพป้อนข้อมูล 8 บิตแรกหรือปิรามิดที่สร้างขึ้นโดย buildOpticalFlowPyramid () nextImg 8211 ภาพใส่ที่สองหรือปิรามิดที่มีขนาดเท่ากันและเป็นชนิดเดียวกับ prevImg prevPts 8211 เวกเตอร์ของจุด 2D ที่ต้องการการไหลเวียนของจุดพิกัดจุดต้องเป็นตัวเลขทศนิยมแบบความแม่นยำเดียว nextPts 8211 vector การแสดงผลของจุด 2D (มีพิกัดลอยตัวเดียวความแม่นยำ) ที่มีตำแหน่งคำนวณใหม่ของคุณสมบัติการป้อนข้อมูลในภาพที่สองเมื่อธง OPTFLOWUSEINITIALFLOW ผ่านเวกเตอร์จะต้องมีขนาดเท่ากับในอินพุท สถานะของสถานะการแสดงผล 8211 (ของตัวอักษรที่ไม่ได้รับการรับรอง) องค์ประกอบของเวกเตอร์แต่ละตัวถูกตั้งค่าเป็น 1 ถ้ามีการค้นหาการไหลของคุณสมบัติที่ตรงกันมิฉะนั้นจะถูกตั้งค่าเป็น 0 err 8211 เวกเตอร์ผลลัพธ์ของข้อผิดพลาดแต่ละองค์ประกอบของเวกเตอร์คือ ตั้งค่าข้อผิดพลาดสำหรับคุณลักษณะที่สอดคล้องกันชนิดของการวัดความผิดพลาดสามารถตั้งค่าในพารามิเตอร์ธงถ้าไหล wasn8217t พบแล้วไม่ได้กำหนดข้อผิดพลาด (ใช้พารามิเตอร์สถานะเพื่อค้นหากรณีดังกล่าว) winSize 8211 ขนาดของหน้าต่างการค้นหาในแต่ละระดับปิรามิด maxLevel 8211 0 - based สูงสุดจำนวนพีระมิดระดับถ้าตั้งค่าเป็น 0, ปิรามิดไม่ได้ใช้ (ระดับเดียว) ถ้ากำหนดให้ 1 มีสองระดับที่ใช้และอื่น ๆ ถ้าปิรามิดจะถูกส่งผ่านไปยังอินพุทแล้วขั้นตอนจะใช้เป็นหลายระดับเช่น ปิรามิดมี แต่ไม่เกิน maxLevel 8211 พารามิเตอร์ระบุเกณฑ์การสิ้นสุดของอัลกอริธึมการค้นหาซ้ำ (หลังจากจำนวนสูงสุดที่กำหนดของพารามิเตอร์การสรุป iterations.maxCount หรือเมื่อหน้าต่างการค้นหาย้ายโดยน้อยกว่า criteria.epsilon flag 8211 OPTFLOWUSEINITIALFLOW ใช้ค่าประมาณเริ่มต้นที่เก็บไว้ใน nextPts ถ้าค่าสถานะ ไม่ได้ตั้งค่าแล้ว prevPts จะถูกคัดลอกไป nextPts และถือว่าเป็นค่าประมาณเบื้องต้น OPTFLOWLKGETMINEIGENVALS ใช้ค่า eigen ต่ำสุดเป็นตัววัดความผิดพลาด (โปรดดูคำอธิบาย minEigThreshold) หากไม่มีการตั้งค่าแฟล็กไว้แล้วระยะ L1 ระหว่างแพทช์รอบจุดเริ่มต้นและจุดที่เคลื่อนที่ , หารด้วยจำนวนพิกเซลในหน้าต่างใช้เป็นตัววัดความผิดพลาดขั้นต่ำ 8211 ขั้นต่ำคำนวณค่าต่ำสุดของเมทริกซ์ปกติ 2x2 ของสมการการไหลแบบออปติคัล (เมทริกซ์นี้เรียกว่าเมทริกซ์การไล่ระดับสีเชิงพื้นที่ใน Bouguet00) หารด้วย จำนวนพิกเซลในหน้าต่างถ้าค่านี้น้อยกว่า minEigThreshold จากนั้นคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องจะถูกกรองออกและการไหลของมันคือ ไม่ประมวลผลดังนั้นจึงช่วยให้สามารถลบจุดไม่ดีและเพิ่มประสิทธิภาพได้ ฟังก์ชั่นนี้ใช้การไหลแบบออปติคอล Lucas-Kanade ในปิรามิดแบบกระจัดกระจาย ดู Bouguet00 ฟังก์ชันนี้ได้รับการ parallelized กับไลบรารี TBB ตัวอย่างเช่นการใช้อัลกอริธึมการไหลแบบออพติคอล Lucas-Kanade สามารถดูได้ที่ opencvsourcecodesamplescpplkdemo.cpp (Python) ตัวอย่างเช่นการใช้อัลกอริธึมการไหลแบบออปติคอล Lucas-Kanade สามารถดูได้ที่ opencvsourcecodesamplespython2lktrack.py (Python) ตัวอย่างการใช้ตัวติดตาม Lucas-Kanade สำหรับการทำ homography การจับคู่สามารถพบได้ที่ opencvsourcecodesamplespython2lkhomography.py buildOpticalFlowPyramid จัดโครงสร้างภาพพีระมิดซึ่งสามารถส่งผ่านไปยัง calcOpticalFlowPyrLK () C: int buildOpticalFlowPyramid (InputArray img ปิรามิด OutputArrayOfArrays ขนาด sizeSize int maxLevel bool withDerivatives true, int pyrBorder BORDERREFLECT101, int derivBorder BorderConnection, bool tryReuseInputImage true) Python: cv2 buildOpticalFlowPyramid (img, winSize, maxLevel ปิรามิด withDerivatives. pyrBorder. derivBorder. tryReuseInputImage) ภาพย้อนหลัง rarr, พีระมิด img 8211 ภาพอินพุต 8 บิต พีระมิดปิรามิด 8211 winSize 8211 ขนาดหน้าต่างของขั้นตอนวิธีการไหลแสง ต้องไม่น้อยกว่าอาร์กิวเมนต์ winSize ของ calcOpticalFlowPyrLK () จำเป็นต้องคำนวณการเบาะที่ต้องการสำหรับระดับปิรามิด จำนวนสูงสุดของพีระมิด maxLevel 8211 0 withDerivatives 8211 จะตั้งค่าการไล่ระดับสีสำหรับพีระมิดทุกระดับก่อน ถ้าพีระมิดถูกสร้างขึ้นโดยไม่มีการไล่ระดับสี calcOpticalFlowPyrLK () จะคำนวณภายใน pyrBorder 8211 โหมดชายแดนสำหรับชั้นปิรามิด derivBorder 8211 โหมดชายแดนสำหรับการไล่ระดับสี tryReuseInputImage 8211 ใส่ ROI ของภาพอินพุทลงในพีระมิดถ้าเป็นไปได้ คุณสามารถส่งข้อมูลปลอมเพื่อบังคับให้มีการคัดลอกข้อมูล จำนวนของระดับในปิรามิดที่สร้างขึ้น อาจน้อยกว่า maxLevel calcOpticalFlowFarneback คำนวณการไหลของแสงแบบหนาแน่นโดยใช้อัลกอริธึม Gunnar Farneback8217s C: void calcOpticalFlowFarneback (InputArray ก่อนหน้า InputArray ถัดไปการไหลของ InputOutputArray double pyrscale ระดับ int int winsize int iterations int polyn polisigma คู่ int flag) C: void cvCalcOpticalFlowFarneback (const CvArr prev. const CvArr next. CvArr flow double pyrscale ระดับ int int winsize int iterations int polyn polysigma คู่ int flag) Python: cv2 calcOpticalFlowFarneback (prev, ถัดไป, pyrscale, ระดับ, winsize, ซ้ำ, polyn, polysigma, flags การไหล) การไหลของ rarr prev 8211 8-bit single-channel input image ถัดไป 8211 ภาพใส่ที่สองของขนาดเดียวกันและชนิดเดียวกับ prev flow 8211 ซึ่งมีขนาดเท่ากับ prev และชนิด CV32FC2 พารามิเตอร์ pyrscale 8211 ระบุขนาดภาพ (lt1) เพื่อสร้างปิรามิดสำหรับแต่ละภาพ pyrscale0.5 หมายถึงพีระมิดคลาสสิกโดยที่แต่ละเลเยอร์ถัดไปมีขนาดเล็กกว่าสองครั้งก่อนหน้านี้ ระดับ 8211 จำนวนของชั้นพีระมิดรวมทั้งระดับภาพเริ่มต้นที่ 1 หมายความว่าไม่มีการสร้างเลเยอร์พิเศษและใช้ภาพต้นฉบับเท่านั้น ชนะ 8211 ค่าเฉลี่ยขนาดของหน้าต่างขนาดใหญ่เพิ่มอัลกอริทึมให้ทนทานต่อเสียงรบกวนของภาพและให้โอกาสในการตรวจจับการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วขึ้น แต่ให้พื้นที่การเคลื่อนไหวที่เบลอมากขึ้น iterations 8211 จำนวนครั้งที่ทำซ้ำขั้นตอนวิธีไม่ในแต่ละระดับปิรามิด polyn 8211 ขนาดของพื้นที่พิกเซลที่ใช้ในการหาการขยายตัวของพหุนามในแต่ละพิกเซลค่าที่มากขึ้นหมายความว่าภาพจะถูกประมาณด้วยพื้นผิวที่นุ่มนวลขึ้นทำให้อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสนามการเคลื่อนที่เบลอมากขึ้นโดยทั่วไปคือ polyn 5 หรือ 7. polysigma 8211 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ Gaussian ที่ใช้เพื่ออนุพันธ์ที่ราบรื่นใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการขยายตัวของ polynomial สำหรับ polyn5 คุณสามารถตั้งค่า polysigma1.1 ได้ สำหรับ polyn7. ค่าที่ดีจะเป็น polysigma1.5 ธงธงดำเนินการที่สามารถใช้ร่วมกันได้ดังต่อไปนี้: OPTFLOWUSEINITIALFLOW ใช้การไหลเข้าเป็นค่าประมาณการไหลเริ่มต้น OPTFLOWFARNEBACKGAUSSIAN ใช้ตัวกรองแบบเกาส์แทนตัวกรองกล่องที่มีขนาดเท่ากันสำหรับการประมาณค่าการไหลแบบออปติคอลโดยปกติตัวเลือกนี้จะให้การไหลที่แม่นยำยิ่งขึ้นกว่าการใช้ตัวกรองช่องโดยค่าใช้จ่ายของความเร็วต่ำกว่าปกติควรจะกำหนดให้เป็นหน้าต่างแบบ Gaussian ค่าที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อให้ได้ระดับความทนทานที่เท่ากัน ฟังก์ชั่นพบการไหลของแสงสำหรับแต่ละพิกเซลก่อนหน้าโดยใช้อัลกอริทึม Farneback2003 เพื่อให้ตัวอย่างการใช้ขั้นตอนวิธีการไหลแบบออพติคัลที่อธิบายโดย Gunnar Farneback สามารถพบได้ที่ opencvsourcecodesamplescppf.cpp (Python) ตัวอย่างการใช้ขั้นตอนวิธีการไหลแบบแสงที่อธิบายโดย Gunnar Farneback สามารถ พบการแปลง affine ที่ดีที่สุดระหว่างชุดจุดสองจุดแบบ 2D C: Mat estimatesRigidTransform (InputArray src. InputArray dst. bool fullAffine) Python: cv2 ประมาณการ src_digid_transform (src, dst, fullAffine) rarr retval src 8211 นำชุดจุดสองจุดแรกที่จัดเก็บไว้ใน std :: vector หรือ Mat หรือภาพที่จัดเก็บใน Mat dst 8211 ชุดอินพุต 2D แบบที่สองมีขนาดเดียวกันและมีรูปแบบเดียวกันกับภาพ A หรือภาพอื่น fullAffine 8211 ถ้าเป็นจริงฟังก์ชันจะพบการแปลง affine ที่ดีที่สุดโดยไม่มีข้อ จำกัด เพิ่มเติม (6 องศาอิสระ) มิฉะนั้นคลาสของการแปลงให้เลือกมีข้อ จำกัด ในการผสมผสานระหว่างการแปลการหมุนและการปรับมาตราส่วนสม่ำเสมอ (5 องศาอิสระ) ฟังก์ชันจะค้นหาการแปลงแอ็ตทริบิวต์ที่ดีที่สุด Ab (เมทริกซ์แบบจุดลอยตัว 2 x 3) ที่ใกล้เคียงกับการแปลงข้อมูลระหว่าง affine มากที่สุดระหว่าง: Two point sets ภาพสองภาพ ในกรณีนี้ฟังก์ชันจะค้นหาคุณลักษณะบางอย่างในภาพ src และค้นหาคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องในภาพ dst หลังจากนั้นปัญหาจะลดลงเป็นกรณีแรก ในกรณีของชุดจุดปัญหามีสูตรดังต่อไปนี้คุณต้องหา 2x2 เมทริกซ์ A และ 2x1 vector b เพื่อให้ srci และ dsti เป็นจุด i-th ใน src และ dst ตามความเป็นจริง fastAtan2 () และเฟส () ใช้เพื่อให้มุมคำนวณคำนวณเป็นองศาและครอบคลุมช่วงเต็ม 0..360 นอกจากนี้หน้ากากยังเต็มเพื่อระบุพิกเซลที่มุมคำนวณถูกต้อง (Python) สามารถหาตัวอย่างวิธีการสร้างเทคนิคแม่แบบเคลื่อนไหวได้ที่ opencvsourcecodesamplespython2motempl.py calcGlobalOrientation คำนวณการเคลื่อนที่ของทิศทางในภูมิภาคที่เลือก C: double calcGlobalOrientation (การปฐปนิเทศ InputArray หน้ากาก InputArray InputArray mhi. double timestamp. ระยะเวลาสองครั้ง) Python: cv2 calcGlobalOrientation (ปฐมนิเทศ, มาสก์, mhi, timestamp, duration) rarr retval C: double cvCalcGlobalOrientation (การกำหนดรูปแบบ CvArr CvArr const cvArr cvArr mhi. double timestamp. double duration) Python: cv. การกำหนดทิศทางการวางแนว rarr 8211 ภาพการเลื่อนตำแหน่งของภาพเคลื่อนไหวที่คำนวณโดยฟังก์ชัน calcMotionGradient () mask 8211 ภาพมาสก์ อาจเป็นส่วนร่วมของรูปแบบการไล่ระดับสีที่ถูกต้องซึ่งคำนวณโดย calcMotionGradient () และหน้ากากของภูมิภาคที่มีทิศทางต้องคำนวณ mhi 8211 ภาพประวัติความเคลื่อนไหวที่คำนวณโดย updateMotionHistory () timestamp 8211 เวลาที่ส่งผ่านไป updateMotionHistory () ระยะเวลา 8211 ระยะเวลาสูงสุดของการติดตามการเคลื่อนไหวเป็นมิลลิวินาทีส่งผ่าน updateMotionHistory () ฟังก์ชันจะคำนวณทิศทางการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยในพื้นที่ที่เลือกและจะให้มุมระหว่าง 0 ถึง 360 องศา ทิศทางเฉลี่ยจะคำนวณจากฮิสโตแกรมการปรับแรงถ่วงน้ำหนักซึ่งการเคลื่อนไหวล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นและการเคลื่อนไหวที่เกิดขึ้นในอดีตมีน้ำหนักน้อยลงตามที่บันทึกไว้ใน mhi segmentMotion แบ่งภาพเคลื่อนไหวออกเป็นสองส่วนที่สอดคล้องกับการเคลื่อนไหวอิสระแยกต่างหาก (ตัวอย่างเช่นมือซ้ายมือด้านขวา) C: โมฆะ segmentMotion (InputArray mhi. OutputArray segmask. vectorltRectgtamp boundingRects. double timestamp double segThresh) boundingRects, double timestamp, double segThresh) titlePermalink กับคำจำกัดความนี้ Python: cv2. segmentMotion (mhi, timestamp, segThread.segmask) rarr segmask, boundingRects C: cvSeq cvSegmentMotion (ค่า CvArr mhi. CvArr segmask การจัดเก็บ CvMemStorage การประทับตราคู่ double segthresh) Python: cvSeq cvSegmentMotion SegmentMotion (mhi, segmask, การจัดเก็บ, timestamp, segthresh) rr boundingRects mhi 8211 ภาพเคลื่อนไหวในอดีต segmask 8211 ภาพหน้ากากที่พบควรถูกเก็บไว้ single-channel, 32-bit floating-point boundingRects 8211 เวกเตอร์ที่มี ROI ของคอมโพเนนต์ที่เชื่อมต่อกับการเคลื่อนที่ timestamp 8211 เวลาปัจจุบันเป็นมิลลิวินาทีหรือหน่วยอื่น ๆ segThreshold 8211 เกณฑ์การแบ่งส่วนที่แนะนำให้เท่ากับช่วงเวลาระหว่างประวัติการเคลื่อนไหว 8220steps8221 หรือสูงกว่า ฟังก์ชันจะค้นหาส่วนของการเคลื่อนไหวทั้งหมดและทำเครื่องหมายไว้ใน segmask โดยมีค่าเป็นรายบุคคล (1,2) นอกจากนี้ยังคำนวณเวกเตอร์ที่มี ROI ขององค์ประกอบที่เชื่อมต่อด้วยการเคลื่อนที่ หลังจากนั้นทิศทางการเคลื่อนที่ของทุกองค์ประกอบสามารถคำนวณด้วย calcGlobalOrientation () โดยใช้หน้ากากที่สกัดจากส่วนประกอบเฉพาะ หาศูนย์วัตถุขนาดและการวางแนว C: RotShift CamShift (InputArray probImage หน้าต่าง Rectamp เงื่อนไข TermCriteria) Python: cv2 CamShift (probImage, หน้าต่าง, เกณฑ์) retr rarr, หน้าต่าง C: int cvCamShift (const CvArr probimage. หน้าต่าง CvRect. เกณฑ์ CvTermCriteria CvConnectedComp comp. CvBox2D กล่อง NULL) Python: cv. CamShift (probimage, window, criteria) -gt (int, comp, box) บางครั้งภาพพื้นหลังอาจเบลอมากเนื่องจากมีสถิติเบื้องหลังเฉลี่ย BackgroundSubtractorMOG class BackgroundSubtractorMOG พื้นหลัง BackgroundTubtractor สาธารณะแบบผสมผสาน Gaussian ที่ใช้พื้นผิวขั้นตอนวิธีการแบ่งส่วน BackgroundForeground คลาสนี้ใช้อัลกอริทึมที่อธิบายไว้ใน P. KadewTraKuPong และ R. Bowden แบบจำลองการผสมพื้นหลังแบบปรับตัวได้ดีขึ้นสำหรับการติดตามแบบเรียลไทม์พร้อมการตรวจจับเงา พร การประชุมเชิงปฏิบัติการเรื่องการเฝ้าระวังระบบวิดีโอขั้นสูงครั้งที่ 2, 2001: personal.ee.surrey.ac.ukPersonalR.Bowdenpublicationsavbs01avbs01.pdf BackgroundSubtractorMOG :: BackgroundSubtractorMOG C: BackgroundSubtractorMOG BackgroundSubtractorMOG () C: BackgroundSubtractorMOG BackgroundSubtractorMOG (ประวัติ int int nmixtures พื้นหลังคู่Ratio double noiseSigma 0) Python: cv2 BackgroundSubtractorMOG (ประวัติสิ่งที่ขัดจังหวะพื้นหลัง BackgroundRatio .Sigma) rarr ltBackgroundSubtractorMOG objectgt history 8211 ความยาวของประวัติ nmixtures 8211 จำนวนของสารผสมแบบ Gaussian พื้นหลังอัตราส่วน 821 อัตราส่วนพื้นหลัง noiseSigma 8211 ความแรงของเสียง ตัวสร้างค่าดีฟอลต์กำหนดพารามิเตอร์ทั้งหมดให้เป็นค่าเริ่มต้น BackgroundSubtractorMOG :: operator () อัพเดตรูปแบบพื้นหลังและส่งกลับมาสก์หน้า foreground C: void BackgroundSubtractorMOG โอเปอเรเตอร์ () (ภาพ InputArray OutputArray fgmask การเรียนรู้แบบคู่ 0) BackgroundSubtractorMOG2 Gaussian Miracle-based BackgroundForeground Algorithm classSubtractorMOG2 public BackgroundSubtractor ต่อไปนี้เป็นสมาชิกที่สำคัญของคลาสที่ควบคุมอัลกอริทึมซึ่งคุณสามารถตั้งค่าหลังจากสร้างอินสแตนซ์ของคลาส: จำนวนคอมโพเนนต์ของส่วนผสมที่ได้รับอนุญาตสูงสุด จำนวนจริงจะถูกกำหนดแบบไดนามิกต่อพิกเซล เกณฑ์กำหนดว่าส่วนประกอบมีความสำคัญพอที่จะรวมอยู่ในรูปแบบพื้นหลัง (สอดคล้องกับ TB1-cf จากกระดาษกระดาษ) cf0.1 gt0 TB0.9 เป็นค่าเริ่มต้น สำหรับ alpha0.001 หมายความว่าโหมดควรมีอยู่ประมาณ 105 เฟรมก่อนที่จะถือว่าเป็นเบื้องหน้า เกณฑ์สำหรับระยะทาง Mahalanobis สี่เหลี่ยมที่ช่วยในการตัดสินใจว่าจะให้ตัวอย่างอยู่ใกล้กับส่วนประกอบที่มีอยู่ (สอดคล้องกับ Tg) ถ้าไม่ได้อยู่ใกล้กับส่วนประกอบใด ๆ คอมโพเนนต์ใหม่จะถูกสร้างขึ้น 3 sigma gt Tg339 เป็นค่าเริ่มต้น ค่า Tg ที่เล็กกว่าจะสร้างส่วนประกอบได้มากขึ้น ค่า Tg สูงกว่าอาจทำให้ส่วนประกอบจำนวนน้อย แต่สามารถเติบโตได้ใหญ่เกินไป ความแปรปรวนเริ่มต้นสำหรับคอมโพเนนต์ที่สร้างขึ้นใหม่ ส่งผลต่อความเร็วในการปรับตัว ค่าพารามิเตอร์จะขึ้นอยู่กับค่าประมาณของค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานทั่วไปจากรูปภาพ OpenCV ใช้ 15 เป็นค่าที่สมเหตุสมผล พารามิเตอร์ที่ใช้ในการควบคุมความแปรปรวนต่อไป พารามิเตอร์ที่ใช้ในการควบคุมความแปรปรวนต่อไป พารามิเตอร์ลดความซับซ้อน พารามิเตอร์นี้กำหนดจำนวนตัวอย่างที่จำเป็นในการยอมรับเพื่อพิสูจน์คอมโพเนนต์ที่มีอยู่ CT0.05 เป็นค่าดีฟอลต์สำหรับตัวอย่างทั้งหมด โดยการตั้งค่า CT0 คุณจะได้รับอัลกอริธึมที่คล้ายกับอัลกอริธึม StaufferampGrimson มาตรฐาน ค่าสำหรับทำเครื่องหมายพิกเซลเงาในหน้ากากเบื้องหน้าของเอาต์พุต ค่าเริ่มต้นคือ 127 เกณฑ์เงา ตรวจจับเงาหาก pixel เป็นพื้นหลังที่มืดกว่า Tau เป็นธรณีประตูกำหนดว่าเงาจะมืดลงมากแค่ไหน Tau 0.5 หมายความว่าถ้าพิกเซลมีความเข้มมากกว่าสองครั้งแล้วจะไม่เป็นเงา ดู Prati, Mikic, Trivedi, Cucchiarra, การตรวจจับการเคลื่อนไหว Shadows . IEEE PAMI, 2003 คลาสที่ใช้การหักล้างฉากแบบผสมแบบ Gaussian ที่อธิบายไว้ใน: Z.Zivkovic, การปรับปรุงรูปแบบการผสมแบบ Gausian แบบปรับตัวสำหรับการลบพื้นหลัง การจดจำรูปแบบการประชุมนานาชาติ, สหราชอาณาจักร, สิงหาคม, 2004, zoranzPublicationszivkovic2004ICPR.pdf โค้ดนี้ทำงานได้รวดเร็วและมีการตรวจจับเงา จำนวนองค์ประกอบ Gausssian ถูกปรับต่อพิกเซล Z.Zivkovic, F. van der Heijden, การประมาณค่าความหนาแน่นที่ปรับได้อย่างมีประสิทธิภาพต่อพิกเซลภาพสำหรับงานลบพื้นหลัง ตัวรับรู้รูปแบบอักษรเล่ม 27 ไม่มี 7, หน้า 773-780, 2006. อัลกอริทึมที่คล้ายคลึงกับอัลกอริธึม StaufferampGrimson มาตรฐานที่มีการเลือกเพิ่มเติมของจำนวนองค์ประกอบ Gaussian ที่อิงกับ: Z.Zivkovic, F.van der Heijden, การเรียนรู้แบบจําลองแบบจําลองแบบไม่ใช้ซ้ำของ Recursive, แบบ IEEE Trans . on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.26, no.5 หน้า 651-656, 2004 BackgroundSubtractorMOG2 :: BackgroundSubtractorMOG2 C: BackgroundSubtractorMOG2 BackgroundSubtractorMOG2 () C: BackgroundSubtractorMOG2 BackgroundSubtractorMOG2 (ประวัติ int float varThreshold. bool bShadowDetection true) ประวัติ 8211 ความยาวของประวัติ เกณฑ์ varThreshold 8211 เกณฑ์ในระยะทาง Mahalanobis สี่เหลี่ยมที่จะตัดสินใจว่าจะอธิบายได้ดีโดยรูปแบบพื้นหลัง (ดู Cthr) พารามิเตอร์นี้ไม่มีผลต่อการอัพเดตพื้นหลัง ค่าปกติอาจเป็น 4 sigma นั่นคือ varThreshold4416 (ดู Tb) bShadowDetection 8211 พารามิเตอร์กำหนดว่าควรเปิดใช้งานการตรวจหาเงาหรือไม่ (จริงหรือเท็จ) BackgroundSubtractorMOG2 :: operator () อัพเดตรูปแบบพื้นหลังและคำนวณค่าส่วนหน้า foreground C: void BackgroundSubtractorMOG2 โอเปอเรเตอร์ () (ภาพ InputArray OutputArray fgmask double learningRate -1) BackgroundSubtractorMOG2 :: getBackgroundImage ส่งกลับภาพพื้นหลัง C: void BackgroundSubtractorMOG2 getBackgroundImage (ภาพพื้นหลัง OutputArray)
Forex- ทีวี สด ช่องทาง
Forex- ขอบ รูปแบบไฟล์ PDF