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目标检测之harr---角点检测harr 的opencv实现

本系列文章由@浅墨_毛星云出品，

角点检测

角点

灰度

转载 2022-01-13 12:57:05 332 阅读

目标跟踪之模板匹配---简单的模板匹配

一、概述目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支。研究的人很多，近几年也出现

目标跟踪

模板匹配

javascript

原创 2022-01-13 11:36:45 1737 阅读

目标检测之人头---人头检测，安全帽检测，头盔检测，人流检测

大致思路是：该算法在行人检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根

搜索

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行人检测

原创 2022-01-13 11:20:08 2413 阅读

目标跟踪之meanshift---均值漂移搞起2000过时的

基于灰度均值分布的目标跟踪！h

直方图

sed

自适应

原创 2022-01-13 11:19:16 463 阅读

模式匹配之尺度空间---scale space

、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生...

直方图

尺度空间

极值

转载 2022-01-13 11:14:19 607 阅读

目标检测之积分图---integral image 积分图2

前面在图像处理一栏中涉及到boxfilter 的时候，简单介绍过积分图，就是每个像素点是左

积分图

灰度图

像素点

原创 2022-01-13 11:13:57 312 阅读

目标检测之harr---点角检测harr

Haar特征与积分图1. Adaboost方法的引入1.1 Boosting方法的提出和发展在了解Ada

特征值

子窗口

积分图

原创 2022-01-13 11:12:42 155 阅读

模式匹配之sift--- sift图像特征提取与匹配算法代码

sift，The Scale Invariant Feature Transform ，尺度不变特征变换，是检测图像中具有唯

javascript

仿射变换

下载地址

原创 2022-01-13 11:10:42 178 阅读

目标检测之指尖检测---指尖检测的新方法几种

指尖检测根据应用可以分为单指尖检测和多指尖检测。下面是我在工作中想到的方法，

点集

肤色检测

javascript

原创 2022-01-13 11:09:56 669 阅读

目标检测之显著区域检测---国外的一个图像显著区域检测代码及其效果图 saliency region detection

先看几张效果图吧效果图：可以直接测试的代码：头

#include

i++

c++

转载 2022-01-13 11:06:12 259 阅读

cvpr2014

http://

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原创 2022-01-13 10:46:01 101 阅读

目标检测之人脸---人脸检测

http://www.52rkl.cn/zhihuribao/052225S62014.ht

html

原创 2022-01-13 10:45:36 239 阅读

目标检测之行人检测（Pedestrian Detection）基于hog（梯度方向直方图）--- 梯度直方图特征行人检测、人流检测2

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。

html

行人检测

#include

转载 2022-01-13 10:42:40 947 阅读

目标跟踪之camshift---opencv中meanshift和camshift例子的应用

在这一节中，主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift，因为它是连续自使

直方图

sed

scala

原创 2022-01-13 10:38:18 418 阅读

目标跟踪之粒子滤波---Opencv实现粒子滤波算法

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1)目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2

权值

直方图

i++

原创 2022-01-13 10:37:30 2494 阅读

模式匹配之surf----特征点检测学习_2(surf算法)

在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法)中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定

特征点

#include

html

原创 2022-01-13 10:36:26 1947 阅读 1收藏

模式识别和机器视觉智能方面的论文投稿---国际著名期刊杂志论文投稿

-----------------------------author：midu-------------------

html

.net

机器智能

原创 2022-01-13 10:28:55 118 阅读

数据挖掘、目标检测中的cnn和cn---卷积网络和卷积神经网络

content概述文字识别系统LeNet-5简化的LeNet-5系统卷积神经网络的实现问题深度

权值

卷积神经网络

卷积

原创 2022-01-13 10:21:52 515 阅读

图像检测之sift and surf---sift中的DOG图 surf hessian

1.det(m)是determinant的缩写.是行列式的定义.行列式的定义；traceg(m) 对角线相加；高斯差分的结果是DOG(Difference of Gaussian),这个DOG是LOG(laplacian of Gaussian)的近似。 LOG图像是目前来说尺度变换最好的,特精确；2.SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进，主要体现在速度上，效率更高。它和SIFT的主要区别

.net

尺度空间

html

原创 2022-01-13 10:03:22 258 阅读

目标检测之人头检测（HaarLike Adaboost）---高密度环境下行人检测和统计

实验程序视频下载1 问题描述高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决，

光流法

光流

行人检测

原创 2022-01-13 09:59:23 1428 阅读

目标检测之hog（梯度方向直方图）---hog简介0

梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合

归一化

行人检测

直方图

原创 2022-01-13 09:55:48 1590 阅读

目标检测之vibe---ViBe（Visual Background extractor）背景建模或前景检测

ViBe算法：ViBe - a powerful techni

像素点

样本集

初始化

原创 2022-01-13 09:52:50 869 阅读

目标检测之hough forest---霍夫森林(Hough Forest)目标检测算法

Hough Forest目标检测一种比较时兴的目标检测算法，Juergen Gall在2009的CVPR上提出。 Hough Forest听上去像hough变换+Random Forest的结合体，其实，不完全是这样的。它更像是decision forest和regression forest的结合...

2d

最小化

目标检测

原创 2022-01-13 09:10:35 277 阅读

目标检测之线段检测---lsd line segment detector

（1）线段检测应用背景（2）线段检测原理简介（3）线段检测实例 a line segment detector（4）hough 变换和 lsd 的区别---------------------author：pkf------------------------------time：2015-1-26-----------------------------------------qq：132770

霍夫变换

.net

数字图像

原创 2022-01-12 18:16:10 2334 阅读

目标跟踪之klt---光流跟踪法

近来在研究跟踪，跟踪的方法其实有很多，如粒子滤波（pf）、meanshift跟踪，以及KLT跟踪或叫Lucas光流法，这些方法各自有各自的有点，对于粒子滤波而言，它能够比较好的在全局搜索到最优解，但其求解速度相对较慢，由于其是基于颜色直方图的计算，所以对相同颜色东西不太能够区别，meanshift方...

角点

html

2d

原创 2022-01-12 18:10:54 1801 阅读

目标检测之视频摘要---即视频浓缩，视频检索，视频摘要浓缩

（1）视频摘要应用背景（2）视频摘要简介（3）视频浓缩相关技术（4）视频浓缩残留问题---------------author：pkf----------------------------time：2015-1-26------------------------------------qq：13...

html

ide

.net

原创 2022-01-12 17:54:19 1194 阅读

目标检测之motion---一个老外的github

https://github.com/hackeron

github

原创 2022-01-12 17:50:34 83 阅读

数学建模之图像处理---颜色建模

http://blog.sina.com.cn/s/blog_62e14ece01014m3c.html

3c

html

原创 2022-01-12 17:29:19 305 阅读

目标跟踪之卡尔曼滤波---理解Kalman滤波的使用预测

Kalman滤波简介　　Kalman滤波分为2个步骤，预测(predict)和校正(correct)。预测是基于上一时刻状态估计当前时刻状态，而校正则是综合当前时刻的估计状态与观测状态，估计出最优的状态。预测与校正的过程如下：　　预测：　　校正：　　公式1是状态预测，公式2是误差矩阵预测，公式3是kalman增益计算，公式4是状态校正，其输出即是最终的kalman滤波结果，公式5是误差矩阵更新。

数据

初始化

协方差矩阵

转载 2022-01-12 17:20:20 6102 阅读 2收藏 1评论

目标跟踪之meanshift---meanshift2

均值漂移，可以对非刚性物理进行跟踪，是分参数估计，过程是迭代的过程，对光和形态不敏感，缺点是检测目标是固定的，特征不较少，模板背景没有实时更新

直方图

迭代

.net

原创 2022-01-12 17:06:58 643 阅读

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cvpr2014

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目标跟踪之粒子滤波---Opencv实现粒子滤波算法

模式匹配之surf----特征点检测学习_2(surf算法)

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目标检测之hog（梯度方向直方图）---hog简介0

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