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Python | 运动目标检测

常用的运动目标检测方法——帧差法 帧差法将邻近帧图像相减滤除图像中的静止景物得到运动区域,其对环境的光线变化不敏感并可快速检测出运动目标,但对于运动物体速度太慢的情况则产生不完整的“空洞”现象,太快又易于生成...1) 两帧差法 两帧差法实现方式:是前后两帧进行差分得到差分图像,通过比较所有像素的灰度差(即像素值之间的差)绝对值,设定一个阈值,如果灰度差绝对值超过这个绝对值,则得到一个像素集,即运动目标区域。...通过对运动目标区域进行连通性分析,得到一个连通的目标区域。...2) 三帧差法 三帧差法是基于两帧差法的检测方法,其原理是将相邻的3帧图像前后作差,经过像两帧差法的处理后,再将得到的两个帧差图像作“与”运算,最后得到运动目标轮廓。...如果把阈值设置太高了那么就可能把运动目标也部分去掉了,但是如果阈值设置过低,图像噪声就会偏多,影响结果。

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使用 OpenCV 进行运动检测

Raspberry Pi 3 上的 OpenCV 运动检测 这篇文章将解释如何实现基本的运动检测,这可以用于我们的基于触发器的监控系统。 什么是 OpenCV?...它包含 500 多项功能,涵盖许多视觉领域,包括工厂产品检测、医学成像、安全、用户界面、相机校准、立体视觉和机器人技术。...CONF_SWAPSIZE=100 验证 OpenCV 是否安装成功 : 验证 OpenCV 安装 实现 我们使用 piimagesearch 的教程来实现基本的运动检测,它提供了开源的代码,并且可以下载...这段代码非常基础,正如我们所看到的,即使框架中只有我,代码也会感应其他运动,就像电风扇的一片扇叶一样,并且有多个块,所以需要更多的逻辑来建立在它之上。...尽管从介绍的 GIF 中可以看出,响应速度很慢,但这是运动检测的基本演示,我将在以后的文章中介绍更多用例。

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    运动目标检测|单高斯背景建模

    背景建模也称为背景估计,其主要目的是根据当前的背景估计,把对序列图像的运动目标检测问题转化为一个二分类问题,将所有像素划分为背景和运动前景两类,进而对分类结果进行后处理,得到最终检测结果。...比较简单的获取背景图像的方法是当场景中无任何运动目标出现时捕获背景图像,但这种方法不能实现自适应,通常仅适应于对场景的短时间监控,不能满足智能监控系统对背景建模的要求。...背景减除法的关键是背景模型,它是背景减除法分割运动前景的基础。...单高斯背景建模 高斯背景模型是一种运动目标检测过程中提取并更新背景和前景的一种方法。...原来CNN是这样提取特征的 SLAM问题的历史及基本表示 综述| 图像分割技术介绍 综述| 人体骨骼关键点检测 深度相机原理揭秘| 双目立体视觉 深度相机原理揭秘| 飞行时间(TOF) 深度相机原理揭秘

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    更细粒度表情运动单元检测:来自物体检测的启示

    作者 | 马晨 编辑 | 贾伟 本文解读清华大学马晨等人发表的人脸表情运动单元检测的论文:《AU R-CNN:将专家先验知识融合进R-CNN模型进行表情运动单元的检测》。...代码链接:https://github.com/sharpstill/AU_R-CNN ---- FACS(Facial Action Coding System)是人脸国际标准组织定义的44种人脸运动单元...(AU),这些运动单元可以组合表示人脸表情所有可能的表情(包含皱眉,抿嘴等),AU是组成人脸表情的基石。...本论文中所谓的人脸AU检测的任务是指:识别一段视频中每一帧图像的人脸上出现哪些AU。因为AU只是面部肌肉的细微运动,而且不同的面部肌肉运动幅度大小不同,所以AU检测任务具有挑战性。...AU发生在人脸肌肉运动的特定区域,但不一定是某个landmark附近。 2、已有的研究使用CNN去识别整张脸的图像,而非局部区域的AU。

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    【一步步开发AI运动APP】十一、同时检测识别多人运动,分别进行运动计时计数

    一、应用场景在赛事活动多人PK对战、学生体测教学、运动角设备等开发应用场景中,经常存在需要同时检测多人运动需求;此需求在AI小程序时受限于小程序的运行环境,一直无法实现。...而且APP版插件因为是原生执行环境,检测分析性能得以大幅提升,已可以实现同时检测多人姿态和运动能力了。...二、方案实现根据下面的AI运动分析的流程图所示,要实现同时多人运动分析能力,须先实现多人的人体姿态检测,再将检出的多人人体结果,分别推送到不同的运动分析器实例,即可实现多人运动检测分析。...三、调用多人人体检测能力详细的人体检测人体调用,请参考本系列第五章人体检测能力调用,将multiple选项参数设为true即可调用插件的多人人体检测能力,代码如下所示:import {createHumanDetector...,便可以创建多个运动分析器实例来,来分别对每个人的姿态进行分析检测,实现计时计数了,代码如下:import {createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";

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    学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象

    如果发生了显著的变化,我们就可以检测到它——通常这些变化和我们视频中的运动有关。...它会指定一个路径,指向一个预先录制好的视频文件,我们可以检测该视频中的运动。如果你不提供视频的路径,那么OpenCV会从你的摄像头中来检测运动。...注意到在门被打开前没有进行运动检测——然后我们可以检测到我自己从门中走过。你可以在这里看到全部视频: http://www.youtube.com/embed/fi4LORwk8Fc?...feature=oembed 正如你看到的,我们的运动检测系统尽管非常简单,但表现还不错!我们可以正常检测到我进入客厅和离开房间。 然而,现实来讲,结果还远远谈不上完美。...而且我可以看到,微小的光线变化,比如阴影和墙面反射,都触发了假阳性的运动检测结果。 最后,如果你想要利用你的摄像头的原始视频流来进行运动检测,空着--video选项即可。

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    使用OpenCV对运动员的姿势进行检测

    如今,体育运动的热潮日益流行。同样,以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因,提出一种以分析运动员的关节运动,来帮助运动员纠正姿势的解决方案。...这样做是为了使用深度学习和卷积神经网络的概念提供个性化的运动训练体验。特别是对于体育活动而言,训练质量在很大程度上取决于图像或视频序列中人体姿势的正确性。 ?...从图像或视频序列中检测运动员的姿势 数据集 正确选择数据集以对结果产生适当影响也是非常必要的。在此姿势检测中,模型在两个不同的数据集即COCO关键点数据集和MPII人类姿势数据集上进行了预训练。...我们还使用阈值来减少错误检测。 ? 置信度图 一旦检测到关键点,我们便将其绘制在图像上。...上面显示的输出向我们显示了运动员在特定时刻的准确姿势。下面是视频的检测结果。 项目源码:https://github.com/ManaliSeth/Athlete-Pose-Detection

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    【一步步开发AI运动APP】十四、AI运动检测中,如何拍照留存图像?

    之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文,通过该系列博文,很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序;为了帮助开发者继续深耕...AI运动领域市场,今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文,带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。...根据我们之前的介绍可知,本系列使用的「AI运动识别」插件在运动识别时,完全依赖于设备端算力进行动识别推理,不会将用户图像上传至后台或第三方服务;所以运动识别后是无法再获得运动时的现场图像的,但是像体测和严肃的赛事场景可能又有留存运动现场图像进行后期审核核验的需求...一、相机提取图像相关API「AI运动识别」插件自带的相机组件,相机操控提供了将帧解析成jpeg格式图像并保存文件或Base64编码的相关API,详情如下,请可以参考插件API文档。...$refs.grapher.drawing(humans);//推送进行运动识别//将帧转换成Base64that.cameraContext.convertFrameToBase64({frame:result.frame

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    加工中心的运动和托盘表面的平行度和各轴运动方向相互垂直度的检测

    数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频,生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 检测项点有Z轴直线度(在Y方向)、Y轴直线度(在Z方向)。...将方尺放置在Y-Z面上,将跳动检测表固定在主轴上,然后使主轴沿Z轴方向运动,跳动检测表沿Z轴方向从方尺一端移动到另一端。记录表上的跳动数值。即Z轴的直线度,如图1。...将托盘旋转到180°位置,以同样的方法测量Z轴的直线度(在Y方向) ,然后通过和之前测量得到Z轴直线度相比较,可测得Z轴方向的运动和托盘表面的平行度。...将托盘旋转到270°位置,以同样的方法测量X轴 的 直 线度(在Y方向) ,然后通过和之前测量得到X轴直线度相比较,可测得Z轴方向的运动和托盘表面的平行度。...通过检测各轴的直线度,分析直线度的偏差,可以进一步得出任意两轴的垂直度,这是实际测量中的常用方法。

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