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MeanShift
傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤算法_python_腳本之家
meanshift
算法除了應(yīng)用在視頻追蹤當(dāng)中,在聚類,平滑等等各種涉及到數(shù)據(jù)以及非監(jiān)督學(xué)習(xí)的場(chǎng)合當(dāng)中均有重要應(yīng)用,是一個(gè)應(yīng)用廣泛的算法。 如果不知道預(yù)先要跟蹤的目標(biāo),就可以采用這種巧妙地辦法,加設(shè)定條件,使能動(dòng)態(tài)的開始跟蹤(和停止跟蹤)視頻的某些區(qū)域,(如可以采用預(yù)先訓(xùn)練好的SVM進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè),然后開始使用均值漂移MeanShif
www.dbjr.com.cn/python/341021q...htm 2025-6-5
OpenCV目標(biāo)檢測(cè)Meanshif和Camshift算法解析_python_腳本之家
OpenCV中的
Meanshift
要在OpenCV中使用Meanshift,首先需要設(shè)置目標(biāo),找到其直方圖,以便可以將目標(biāo)反投影到每幀上以計(jì)算均值偏移。我們還需要提供窗口的初始位置。對(duì)于直方圖,此處僅考慮色相(Hue)。另外,為避免由于光線不足而產(chǎn)生錯(cuò)誤的值,可以使用cv2.inRange()函數(shù)丟棄光線不足的值。 使用的視頻中的三幀如下:...
www.dbjr.com.cn/article/2825...htm 2025-5-20
OpenCV機(jī)器學(xué)習(xí)
MeanShift
算法筆記分享_python_腳本之家
OpenCV 中有兩處用到了
Mean Shift
。分別是: pyr
MeanShift
Filtering
meanShift
這里只介紹第二個(gè)函數(shù)的使用方法。 我們的原始圖像還是上次那個(gè)向日葵的圖像,我們選中其中一朵向日葵來(lái)計(jì)算 Histogram,但是這次我們計(jì)算 Hue 通道的 Histogram: 之后用這個(gè)直方圖數(shù)據(jù)在另外一個(gè)圖像中用
Meanshift
算法去找向日葵。 下面是代碼,...
www.dbjr.com.cn/article/2214...htm 2025-6-4
Python OpenCV實(shí)現(xiàn)視頻追蹤_python_腳本之家
CamShift(Continuously Adaptive
Mean-Shift
algorithm)是
MeanShift
算法的改進(jìn)算法,可以解決這個(gè)問題。它可以隨著跟蹤目標(biāo)大小的變化實(shí)時(shí)調(diào)整搜索窗口的大小,具有更好的跟蹤效果。 Camshift 算法首先應(yīng)用MeanShift。 一旦MeanShift收斂,它就會(huì)更新窗口的大小,同時(shí)計(jì)算出最佳擬合橢圓的方向,從而根據(jù)目標(biāo)的位置和大小來(lái)更新搜索窗口。
www.dbjr.com.cn/article/2205...htm 2025-5-27
Opencv基于CamShift算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤_C 語(yǔ)言_腳本之家
CamShift算法全稱是“Continuously Adaptive
Mean-Shift
”(連續(xù)的自適應(yīng)
MeanShift
算法),是對(duì)MeanShift算法的改進(jìn)算法,可以在跟蹤的過程中隨著目標(biāo)大小的變化實(shí)時(shí)調(diào)整搜索窗口大小,對(duì)于視頻序列中的每一幀還是采用MeanShift來(lái)尋找最優(yōu)迭代結(jié)果,至于如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)整窗口大小的,可以查到的論述較少,我的理解是通過對(duì)MeanShift算法...
www.dbjr.com.cn/article/1324...htm 2025-5-27
在OpenCV里使用Camshift算法的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
這個(gè)算法,首先應(yīng)用
meanshift
找到最大密度,然后再更新窗口的大小,接著計(jì)算最適合外包橢圓;如果不合適又進(jìn)入一輪迭代過程。直滿足meanshift的條件,并且窗口大小也合適為止。 Camshift函數(shù)返回兩個(gè)值,第一個(gè)值ret是一個(gè)旋轉(zhuǎn)的窗口,第二個(gè)值是窗口搜索位置給下一次搜索使用的。例子如下: ...
www.dbjr.com.cn/article/1748...htm 2025-6-4
python+OpenCV反投影圖像的實(shí)現(xiàn)示例詳解_python_腳本之家
但是,反投影圖像更常見的用途是查找特征,在
meanshift
算法中會(huì)用到。 比如說我們現(xiàn)在有模板圖像以及生成的模板圖像的直方圖(見上),我們需要在原圖像中用上面的結(jié)果來(lái)檢測(cè)特征,先看一下結(jié)果: 在原圖像中反投影后: 可以看到,一個(gè)手掌已經(jīng)被清晰地展現(xiàn)了出來(lái)。
www.dbjr.com.cn/python/341022d...htm 2025-6-4
Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)分水嶺分割算法的示例代碼_python_腳本之家
shifted=cv2.pyr
MeanShift
Filtering(image,21,51) cv2.imshow("Input", image) # 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度,然后應(yīng)用大津閾值 gray=cv2.cvtColor(shifted, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh=cv2.threshold(gray,0,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
www.dbjr.com.cn/article/2575...htm 2025-5-31
Kmeans聚類算法python sklearn用戶畫像教程_python_腳本之家
之后選擇其中一個(gè)簇繼續(xù)劃分,選擇哪一個(gè)簇進(jìn)行劃分 取決于對(duì)其劃分是否可以最大程度降低SSE的值,上述過程不斷迭代,直到得到用戶指定的簇?cái)?shù)目為止。 或者先使用
MeanShift
算法自動(dòng)生成k值刪除游離點(diǎn)。 總結(jié) 以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
www.dbjr.com.cn/python/293043n...htm 2025-6-5
OpenCV半小時(shí)掌握基本操作之高斯雙邊_python_腳本之家
cv2.pyr
MeanShift
Filtering(src, sp, sr, dst=None, maxLevel=None, termcrit=None) 參數(shù): src: 輸入圖像 sp: 空間窗口半徑 sr: 顏色窗口半徑 maxLevel: 分割金字塔的最大級(jí)別 termcrit: 終止條件, 默認(rèn)為 None 例子: 1 2 3 4 5 6 7 8
www.dbjr.com.cn/article/2214...htm 2025-6-9
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