这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
应用场景：跟踪摄像头中的目标物体，目标物体由鼠标选出，跟踪搜索框的大小和方向搜跟踪物体的变化而变换，目前仅支持单一物体跟踪。
CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。
-《Java版人脸跟踪三部曲》系列是欣宸的又一原创，目标是通过理论加实战，与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用，整个系列由以下三篇文章组成：
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《Java版人脸跟踪三部曲》全文链接 《极速体验》 《开发设计》 《编码实战》 本篇概览 作为《Java版人脸跟踪三部曲》系列的终篇，本文会与大家一起写出完整的人脸跟踪应用代码 前文《开发设计》中，已经对人脸跟踪的核心技术、应用主流程、异常处理等方方面面做了详细设计，建议您简单回顾一下 接下来，自顶向下，先整体设计好主框架和关键类 程序主框架和关键类 听欣宸唠叨
2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
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这是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文《通过颜色直方图索引》中提出的。
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款最新OpenCV4.1 版本的完整中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解OpenCV相关细节。教程来自objectdetection.cn。
它是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文中提出的，通过颜色直方图进行索引。
下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异)，进而实现目标跟踪。
基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加 了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果
该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频数据。其主要功能包括但不限于以下几个方面：
我们都看过3D电影，他们看起来都很酷，这给了我们一个想法，使用一些工具通过改变看图像视角，模拟观众的头部移动。
它始终以未经处理的原始图像开始，这些图像是使用智能手机，网络摄像头，DSLR 相机，或者简而言之，是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是，通常以清晰或模糊结束。 明亮，黑暗或平衡； 黑白或彩色； 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步（也是最重要的步骤之一），通常被称为图像处理（目前，让我们忘记一个事实，有时计算机视觉和图像处理可互换使用；这是历史专家的讨论。 当然，您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理，但是通常，用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式，某些用于调整颜色，消除噪点，还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务，例如图像过滤，几何变换，绘图，处理不同的色彩空间，图像直方图等，这将是本章的重点。
Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 本期，我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师“文亚飞”，为大家分享《深度学习在OCR中的应用》。 下面是分享实录整理： ---- 大家好，我是文亚飞，来自腾讯TEG，目前负责图像识别相关的工作。OCR（光学字符识别）旨在从图片中检测和识别文字信息，本次分享将介绍我们在OCR技术研发过程中的一些方法和经验总结。 一，OCR背景及基本框架介绍 OCR技术从上世纪60年代就开
Accord.NET Framework是在AForge.NET基础上封装和进一步开发来的。功能也很强大，因为AForge.NET更注重与一些底层和广度，而Accord.NET Framework更注重与机器学习这个专业，在其基础上提供了更多统计分析和处理函数，包括图像处理和计算机视觉算法，所以侧重点不同，但都非常有用。 官方网站：http://accord-framework.net/
为了给在家上课的同学们的同学们更好的学习体验，老师们煞费苦心，各种线上直播软件齐上阵。不过，学生还没开始抱怨，老师倒是先把苦叫上了天，纷纷表示“当主播这么不容易”。
数据标注公司的工作比较多样，但视频标注对工具要求稍高一些，能在线上做的平台不是特别多，主要还是语音、图片标注。目前这个行业良莠不齐，有的平台技术实力强，有品牌背景，比如京东众智、百度众包，数据保密做得好。有的平台是专门做代理的，你的数据需求交给他，他转手就分包给下一层。下面介绍几个平台，也综合了其他博主的一些意见，如下：
11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；
OpenCv源码组成结构其中包括cv, cvauex, cxcore, highgui, ml这5个模块
在本章中，我们将学习聊天机器人。 我们将了解它们是什么以及如何使用它们。 您还将学习如何创建自己的聊天机器人。 我们将涵盖以下主题：
参与方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
直方图在计算机视觉中应用广泛。例如，通过判断帧与帧之间边缘和颜色的统计量是否出现巨大变化，来检测视频中场景的变换。通过使用兴趣点邻域内的特征组成的直方图，来辨识兴趣点。若将边缘、颜色、角点等等的直方图作为特征，可以使用分类器来进行目标识别。提取视频中的颜色或边缘直方图序列，可以用来判断视频是否拷贝自网络。这样的应用数不胜数，直方图可以说是计算机视觉领域中的经典工具之一。
与人眼和大脑相似，OpenCV 可以检测图像的主要特征并将其提取到所谓的图像描述符中。 然后可以将这些特征用作数据库，从而启用基于图像的搜索。 此外，我们可以使用关键点将图像拼接在一起并组成更大的图像。 （请考虑将许多图片组合在一起以形成 360° 全景图。）
参与方式：https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
徐亦达老师和他的团队精选了70篇论文，其中包括了非参贝叶斯算法的研究和应用，行列式点过程，3D计算机视觉，带约束下几何优化，非负矩阵分解，视频跟踪，GAN的文字到图像产生等课题 。
在本章中，我们将学习有关内容感知的图像大小调整，这也称为接缝雕刻。 我们将讨论如何检测图像中有趣的部分，以及如何使用该信息调整给定图像的大小而不会降低这些有趣元素的质量。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
在日常生活开发中，我们时常遇到需要自动化完成的重复性任务，比如自动化测试,还记得在某银行开发某某通软件时,开发要辅助测试,每次项目上线后都要群里发100条消息,真的苦不堪言,每次发版后都要测试(因为之前出现过消息丢失),在比如游戏辅助,比如读取桌面,在桌面内进行人脸识别找到头部,然后鼠标移动到头部,按下鼠标左键进行射击(不要骂我哦,我没有开挂),再比如完成一些日常任务啥的
在上一章中，我们了解了光学字符识别（OCR）技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型（EAST 模型）来识别扫描文档和照片中的文本，该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中，我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题，本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程，但遇到了太多坑，暂时不太想回看做过的笔记，所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。
微信开发中返回错误码每次需要查询错误返回码文档才知道具体的错误信息（查看返回的errormsg也可知道），因此封装一个错误码返回的类来查看！
rails server $ rails server => Booting Puma => Rails 6.0.3.2 application starting in development => Run `rails server --help` for more startup options Exiting Traceback (most recent call last): 65: from bin/rails:4:in `<main>' 64: from /us
从抓Perfetto log 到log的解析，Perfetto 与systrace log有很大的不同。Perfetto把很多系统级的log如单个进程的memory/GPU ion/adj/native/java memory debug/proc/stat /logcat/CPU freq/CPU 调度/CPU C stat/power 电压/电池的使用/syscall 等merge 在一起，一并在UI 上显示出来，可以观察到引起系统性能的各个因数。不夸张的说，如果能看懂Perfetto 在抓log界面里面设置每一项是什么意思，能抓到哪些log，那么你对性能的调试可以算已经入门，否则，需要进一步学习。
曾经自己偶尔听说过回调机制，隐隐约约能够懂一些意思，但是当让自己写一个简单的示例程序时，自己就傻眼了。随着工作经验的增加，自己经常听到这儿使用了回调，那儿使用了回调，自己是时候好好研究一下Java回调机制了。网上关于Java回调的文章一抓一大把，但是看完总是云里雾里，不知所云，特别是看到抓取别人的代码走两步时，总是现眼。于是自己决定写一篇关于Java机制的文章，以方便大家和自己更深入的学习Java回调机制。
关于“ROS2 Topic-Statistics-Tutorial编译出错”的思考
这里的调试信息为qDebug(), qWarning(), qCritical(), qFatal()的输出．通过注册回调函数:
反恶意软件扫描接口简称"AMSI"，它是微软在Windows中阻止危险脚本执行的解决方案，AMSI理论上是一个好的解决方案，它通过分析正在执行的脚本然后根据是否发现恶意内容来阻止或允许，然而正如我们稍后将讨论的那样，它有一些基本的实现缺陷，使得我们可以绕过检测
最近接到一个任务，在微信小程序内拖动图片组件实现移动、放大、旋转，并记录这些图片的移动位置，放大比例，旋转角度，在一个画布上生成一张图片，最后保存到手机相册。
让小编欣慰的是，代码里的注释都是中文，减低了不少学习难度，我们先看下这个短信验证项目一切的基础，生成验证码
DWR中传递外部数据给回调方法（Passing extra data to callbacks）
在之前的文章，hook rdp对外连接的账号密码 中有提到利用Detours进行hook得到rdp的账号密码，今天正好看到绕过AMSI的文章，那我们今天继续利用这个库来达到绕过AMSI的目的。
简介：当手机灭屏情况下，有保存网络时，若已连接，不扫描，否则，PNO扫描，即只扫描已保存的网络。最小间隔min=20s，最大间隔max=20s*3=60s
#, c-format msgid "Destination '%s' is not a directory" msgstr "目的 “%s” 不是目录" #, c-format msgid "Destination '%s' already exists" msgstr "目的 “%s” 已存在" #, c-format msgid "Can't read directory '%s'" msgstr "无法读取目录 “%s”" #, c-format msgid "Error closin
环境 如何在spring环境下集成ActiveMQ。如果要在spring下集成ActiveMQ，那么就需要将如下jar包导入项目： 本文两个实例，项目结构如下图所示： 实例1 信息发送者：HelloS
开源的Android系统实际上只提供基本的系统服务，不提供常见的扩展服务诸如地图、邮箱、搜索、推送、机器学习、应用内支付等，这些扩展服务被谷歌公司打包成GMS套件（全称Google Mobile Service，中文名叫谷歌移动服务）。在海外市场，许多商用App都依赖于GMS提供的服务，手机缺少GMS会使得这些App没法使用，而手机厂商预装GMS套件需要获得谷歌公司授权。2019年华为公司遭到美国制裁，导致华为手机没能获得GMS授权，致使海外市场陷入寒冬。为此，华为公司推出了自主可控的HMS套件（全称Huawei Mobile Service，中文名叫华为移动服务），意图打破制裁。 HMS是华为公司提供的一套App扩展服务框架，它分为两部分，一部分是面向普通用户的预装App，包括花瓣地图、花瓣邮箱、花瓣搜索、花瓣支付等；另一部分是面向开发者的HMS Core，它给开发者提供API接口，用于在App开发时集成相关服务。HMS Core是华为移动服务提供的端、云开放能力的合集，包含华为账号、应用内支付、推送服务、游戏服务、定位服务、地图服务、广告服务和机器学习服务等，它的开源代码仓库地址为https://gitee.com/hms-core，开发者可在该仓库下载对应源码学习。 扫描二维码是HMS的一项基础服务，虽然谷歌公司也提供了zxing扫码框架，但是zxing框架的集成步骤不够简洁，而且它的识别速度偏慢，识别准确率也不高，远不如HMS的扫码服务来得好用。下面介绍如何在App工程中集成HMS的扫码服务。 首先，因为扫码属于第三方服务，所以要修改模块的build.gradle，往dependencies节点添加如下一行配置，表示导入指定版本的扫码库：
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