資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：前幾周搞了一個(gè)基于模板跟蹤的算法實(shí)現(xiàn)。但是對(duì)于模板的選取我們也需要小心點(diǎn)，要不然會(huì)跟蹤丟失。這個(gè)你們用了之后會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的小奧秘。后期我會(huì)使用傳感器來進(jìn)行對(duì)于視覺的處理，請(qǐng)大家耐心等待哦
前幾周搞了一個(gè)基于模板跟蹤的算法實(shí)現(xiàn)。即在視頻中跟蹤出模板目標(biāo)
閑話不多說，直接程序給出：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jun 30 09:13:24 2016
@author: liu
"""
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#img = cv2.imread("xucaise.jpg",0)
#template = cv2.imread("xuxu.jpg",0)
template = cv2.imread("ppp.png",0)
w, h = template.shape[::-1]
#s1=cv2.imread("xupanmu.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#s1 = cv2.imread(ph1)
#s2 = cv2.imread(ph2)
methods = ["cv2.TM_SQDIFF_NORMED"]
#methods = ["cv2.TM_CCOEFF_NORMED"]#平方差匹配法，最好的匹配為0，值越大匹配越差；
cap = cv2.VideoCapture("double.mov")
ret,frame = cap.read()
c=0
time=10
a=1
while ret:
ret ,frame = cap.read()
c=c+1
if ret == True:
if (c%time==0):
for meth in methods:
method = cv2.TM_SQDIFF_NORMED#eval(meth)
cv2.imwrite("xuphoto"+str(c)+".png",frame)
s2=cv2.imread("xuphoto"+str(c)+".png",0)
#s2=frame
#img = cv2.imread("xucaise.jpg",0)
res = cv2.matchTemplate(s2,template,method)
#cv2.imwrite("pp"+str(c)+".jpg",res)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
top_left = min_loc
else:
top_left = max_loc
#top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w +100, top_left[1] + h +100 )
cv2.rectangle(s2,top_left, bottom_right, 255, 2)
#cv2.imshow("img2",s2)
cv2.imwrite("iphone"+str(c)+".png",s2)
plt.subplot(121),plt.imshow(res,cmap = "gray")
plt.title("Matching Result"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
# cv2.imwrite("ccc"+str(c)+".jpg",res)
plt.subplot(122),plt.imshow(s2,cmap = "gray")
plt.title("Detected Point"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.suptitle("cv2.TM_SQDIFF_NORMED")
#plt.suptitle("cv2.TM_CCOEFF_NORMED")
plt.show()
#k = cv2.waitKey(60) & 0xff
#if k == 27:
# break
#pic_sub(emptyimg,s1,s2)
if c>200:
c=0
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
程序目前是這些，如有看不懂的地方可以和我交流：[email protected]
這個(gè)實(shí)現(xiàn)的結(jié)果就是能夠跟蹤我們選取的模板目標(biāo)。但是對(duì)于模板的選取我們也需要小心點(diǎn)，要不然會(huì)跟蹤丟失。這個(gè)你們用了之后會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的小奧秘。
后期我會(huì)使用kinnect傳感器來進(jìn)行對(duì)于視覺的處理，請(qǐng)大家耐心等待哦
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摘要：將軀干圖像灰度化后經(jīng)插值運(yùn)算和歸一化變換為大小的矩陣，作為結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行個(gè)體識(shí)別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建為減少數(shù)據(jù)量并保證輸入圖像的細(xì)節(jié)信息，將奶牛軀干圖像灰度化后通過插值計(jì)算變化為的圖像，并除以歸一化后作為輸入數(shù)據(jù)。 最近看了一個(gè)有趣的人工智能應(yīng)用，給大家分享一下~這是一個(gè)人工智能與農(nóng)業(yè)的結(jié)合，在農(nóng)業(yè)中我們經(jīng)常需要給個(gè)體動(dòng)物做標(biāo)記，目的是對(duì)奶牛做身份識(shí)別，然后可以對(duì)動(dòng)物做養(yǎng)殖和繁殖...
摘要：年，軟件開發(fā)界發(fā)生了很多變化。六數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，由瑞典公司開發(fā)，目前屬于旗下公司。最流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，在應(yīng)用方面是最好的，關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)應(yīng)用軟件之一。七是最新的修訂版本，年月由萬維網(wǎng)聯(lián)盟完成標(biāo)準(zhǔn)制定。 2015年，軟件開發(fā)界發(fā)生了很多變化。有很多流行的新語言發(fā)布了，也有很多重要的框架和工具發(fā)布了新版本。下面有一個(gè)我們覺得最重要的簡(jiǎn)短清單，同時(shí)也有我們覺...
摘要：年，軟件開發(fā)界發(fā)生了很多變化。六數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，由瑞典公司開發(fā)，目前屬于旗下公司。最流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，在應(yīng)用方面是最好的，關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)應(yīng)用軟件之一。七是最新的修訂版本，年月由萬維網(wǎng)聯(lián)盟完成標(biāo)準(zhǔn)制定。 2015年，軟件開發(fā)界發(fā)生了很多變化。有很多流行的新語言發(fā)布了，也有很多重要的框架和工具發(fā)布了新版本。下面有一個(gè)我們覺得最重要的簡(jiǎn)短清單，同時(shí)也有我們覺...
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