Cv2 Média Móvel

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Se você estiver procurando Cellkraft área de negócios Células de Combustível, vá para: fuelcells. cellkraft. seImage filtragem pode ser agrupada em dois, dependendo dos efeitos: Low Pass filtros (Smoothing) Baixa passagem filtragem (aka suavização), é empregado para remover alta espacial Freqüência de uma imagem digital. Os filtros passa-baixa geralmente empregam operador de janela móvel que afeta um pixel da imagem de cada vez, alterando seu valor por alguma função de uma região local (janela) de pixels. O operador move-se sobre a imagem para afetar todos os pixels na imagem. Filtros de passagem alta (Detecção de borda, Afiação) Um filtro de passagem alta pode ser usado para tornar a imagem mais nítida. Esses filtros enfatizam detalhes finos na imagem - o oposto do filtro passa-baixa. A filtragem passa-alta funciona da mesma forma que a filtragem passa-baixa, mas usa um kernel de convolução diferente. Ao filtrar uma imagem, cada pixel é afetado por seus vizinhos, eo efeito líquido da filtragem está movendo informações ao redor da imagem. Neste capítulo, bem use esta imagem: bogotobogo site search: bogotobogo site search: A média de filtragem é fácil de implementar. Ele é usado como um método de suavização de imagens, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo resultando em redução de ruído nas imagens. A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem pelo valor médio (médio) de seus vizinhos, incluindo a si mesma. Isto tem o efeito de eliminar valores de pixel que não são representativos do seu ambiente. A filtragem média é geralmente considerada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em torno de um kernel, que representa a forma eo tamanho do bairro a ser amostrado ao calcular a média. O filtro 2 () é definido como: O filtro Y2 (h, X) filtra os dados em X com o filtro FIR bidimensional no Matriz h. Calcula o resultado, Y, usando a correlação bidimensional e retorna a parte central da correlação que é do mesmo tamanho que X. Retorna a parte de Y especificada pelo parâmetro de forma. Shape é uma string com um destes valores: full. Retorna a correlação bidimensional completa. Neste caso, Y é maior que X. mesmo. (Padrão) Retorna a parte central da correlação. Neste caso, Y é o mesmo tamanho que X. válido. Retorna somente as partes da correlação que são calculadas sem bordas com preenchimento zero. Neste caso, Y é menor do que X. Agora queremos aplicar o kernel definido na seção anterior usando filter2 (): Podemos ver a imagem filtrada (direita) foi borrada um pouco em comparação com a entrada original (à esquerda) . Conforme mencionado anteriormente, o filtro passa-baixa pode ser usado para remoção de energia. Vamos testá-lo. Primeiro, para tornar a entrada um pouco suja, nós pulverizar um pouco de pimenta e sal na imagem, e depois aplicar o filtro médio: Tem algum efeito sobre o ruído de sal e pimenta, mas não muito. Apenas os deixou desfocados. Como sobre a tentativa de Matlabs built-in filtro mediano bogotobogo site de busca: bogotobogo pesquisa de site: Median filtro - medfilt2 () Aqui está o script: Muito melhor. Ao contrário do filtro anterior que está apenas usando o valor médio, desta vez usamos mediana. A filtragem mediana é uma operação não linear frequentemente utilizada no processamento de imagens para reduzir o ruído de sal e pimenta. Observe também que o medfilt2 () é filtro 2-D, portanto, ele só funciona para a imagem em escala de cinza. Para remover ruído para imagem RGB, vá ao final deste capítulo: Remover ruído na imagem RGB. O Matlab fornece um método para criar um filtro 2-D predefinido. Seu fspecial (): h fspecial (tipo) cria um filtro bidimensional h do tipo especificado. Retorna h como um kernel de correlação, que é a forma apropriada para usar com imfilter (). O tipo é uma seqüência de caracteres com um desses valores: Matlab Processamento de imagem e vídeo Processamento de imagem OpenCV 3 Processamento de imagem e vídeo OpenCV 3 com PythonMotion Análise e rastreamento de objetos calcOpticalFlowPyrLK Calcula um fluxo óptico para um conjunto de recursos escassos usando o Lucas-Kanade iterativo Com pirâmides. C: void calcOpticalFlowPyrLK (InputArray prevImg InputArray nextImg InputArray prevPts InputOutputArray nextPts OutputArray status OutputArray Erro Tamanho winSize Tamanho (21,21), int maxLevel 3, TermCriteria critérios TermCriteria (TermCriteria :: COUNTTermCriteria :: EPS, 30, 0,01), int sinalizadores 0, duplo minEigThreshold 1e-4) Python: cv2. CalCOpticalFlowPyrLK (prevImg, nextImg, prevPts, nextPts. Status, err. WinSize, maxLevel, critérios. minEigThreshold) rarr nextPts, status, err C: void cvCalcOpticalFlowPyrLK (const CvArr anterior const CvArr curr. CvArr prevpyr CvArr currpyr. CvPoint2D32f antecedentes CvPoint2D32f currfeatures int conta CvSize winsize int nível char status float trackerror CvTermCriteria critérios int flags) Python: cv. A primeira imagem ou pirâmide de entrada de 8 bits construída por buildOpticalFlowPyramid (), é a primeira imagem de entrada de 8 bits ou uma pirâmide construída por buildOpticalFlowPyramid (). NextImg 8211 segunda imagem de entrada ou pirâmide do mesmo tamanho e do mesmo tipo que prevImg. O vetor 8211 de pontos 2D para o qual o fluxo precisa ser encontrado coordenadas de pontos deve ser números de ponto flutuante de precisão única. NextPts 8211 vetor de saída de 2D pontos (com coordenadas de ponto flutuante de precisão única) contendo as novas posições calculadas de recursos de entrada na segunda imagem quando o sinalizador OPTFLOWUSEINITIALFLOW é passado, o vetor deve ter o mesmo tamanho que na entrada. Status 8211 vetor de status de saída (de caracteres não assinados) cada elemento do vetor é definido como 1 se o fluxo para as características correspondentes foi encontrado, caso contrário, é definido como 0. err 8211 vetor de saída de erros cada elemento do vetor é Definido para um erro para o recurso correspondente, o tipo da medida de erro pode ser definido no parâmetro flags se o fluxo wasn8217t encontrado, então o erro não está definido (use o parâmetro status para encontrar esses casos). WinSize 8211 tamanho da janela de pesquisa em cada nível de pirâmide. MaxLevel 8211 Número de nível de pirâmide máxima baseado em 0 se definido como 0, pirâmides não são usadas (nível único), se definido como 1, dois níveis são usados, e assim por diante se as pirâmides forem passadas para entrada então o algoritmo usará tantos níveis quanto Pirâmides têm, mas não mais do que maxLevel. Critérios 8211 parâmetro, especificando os critérios de terminação do algoritmo de pesquisa iterativa (após o número máximo especificado de iterações criteria. maxCount ou quando a janela de pesquisa se move por menos de criteria. epsilon flags 8211 OPTFLOWUSEINITIALFLOW usa estimativas iniciais, armazenadas em nextPts se o sinalizador OPTFLOWLKGETMINEIGENVALS utiliza valores eigen mínimos como uma medida de erro (ver descrição minEigThreshold) se o sinalizador não estiver definido, então L1 distância entre remendos em torno do original e um ponto deslocado , Dividido pelo número de pixels em uma janela, é usado como uma medida de erro. minEigThreshold 8211 o algoritmo calcula o valor eigen mínimo de uma matriz normal 2x2 de equações de fluxo óptico (esta matriz é chamada matriz de gradiente espacial em Bouguet00), dividida por Número de pixels em uma janela se este valor for menor que minEigThreshold., Em seguida, um recurso correspondente é filtrado para fora e seu fluxo é Não processado, por isso permite remover pontos ruins e obter um impulso de desempenho. A função implementa uma versão iterativa esparsa do fluxo óptico Lucas-Kanade em pirâmides. Veja Bouguet00. A função é paralelizada com a biblioteca TBB. Um exemplo usando o algoritmo de fluxo óptico Lucas-Kanade pode ser encontrado em opencvsourcecodesamplescpplkdemo. cpp (Python) Um exemplo usando o algoritmo de fluxo óptico de Lucas-Kanade pode ser encontrado em opencvsourcecodesamplespython2lktrack. py (Python) Um exemplo usando o rastreador Lucas-Kanade para homography Correspondência pode ser encontrada em opencvsourcecodesamplespython2lkhomography. py buildOpticalFlowPyramid Constrói a pirâmide de imagem que pode ser passada para calcOpticalFlowPyrLK (). C: int buildOpticalFlowPyramid (InputArray img. OutputArrayOfArrays pirâmide. bool withDerivatives true, int pyrBorder BORDERREFLECT101, int derivBorder BORDERCONSTANT, bool tryReuseInputImage true) Python: cv2. BuildOpticalFlowPyramid (img, winSize, maxLevel, pirâmide, comDerivativos, pyrBorder, derivBorder, tryReuseInputImage) rarr retval, pyramid img 8211 imagem de entrada de 8 bits. Pirâmide de saída da pirâmide 8211. WinSize 8211 tamanho da janela do algoritmo de fluxo óptico. Não deve ser menor que o argumento winSize de calcOpticalFlowPyrLK (). É necessário calcular o preenchimento necessário para níveis de pirâmide. MaxLevel 8211 Número de nível de pirâmide máxima baseado em 0. Com os Derivatives 8211 ajustados para gradientes de pré-computação para cada nível de pirâmide. Se a pirâmide é construída sem os gradientes, calcOpticalFlowPyrLK () irá calculá-los internamente. PyrBorder 8211 o modo de borda para camadas de pirâmide. DerivBorder 8211 o modo de borda para gradientes. TryReuseInputImage 8211 colocar ROI de imagem de entrada para a pirâmide, se possível. Você pode passar false para forçar a cópia de dados. Número de níveis na pirâmide construída. Pode ser menor que maxLevel. CalcOpticalFlowFarneback Calcula um fluxo óptico denso usando o algoritmo Gunnar Farneback8217s. C: void calcOpticalFlowFarneback (InputArray anterior InputArray next InputOutputArray Fluxo dobro pirscale int inteiros int int do winsize int interações polyn do dobro polysigma do dobro int sinalizadores C void cvCalcOpticalFlowFarneback (const CvArr anterior const CvArr seguinte CvArr fluxo Python: cv2, double int, int, int, int, int, int, iterations, int, polyn, double polysigma, int flags) Python: cv2. CalcOpticalFlowFarneback (prev, next, pyrscale, níveis, winsize, iterações, polyn, polysigma, flags. Fluxo) rarr fluxo prev 8211 primeira imagem de entrada de um único canal de 8 bits. Próxima 8211 segunda imagem de entrada do mesmo tamanho e do mesmo tipo que anterior. Fluxo 8211 calculado imagem de fluxo que tem o mesmo tamanho como prev e tipo CV32FC2. Pyrscale 8211 parâmetro, especificando a escala de imagem (lt1) para construir pirâmides para cada imagem pyrscale0.5 significa uma pirâmide clássica, onde cada camada seguinte é duas vezes menor que a anterior. Níveis 8211 número de camadas de pirâmide incluindo os níveis de imagem iniciais1 significa que não são criadas camadas extras e apenas as imagens originais são usadas. Winsize 8211 tamanho da janela de valores maiores aumentam a robustez do algoritmo para o ruído da imagem e dar mais chances para a detecção de movimento rápido, mas render mais campo de movimento desfocado. Número de iterações que o algoritmo faz em cada nível de pirâmide. Polyn 8211 tamanho da vizinhança de pixels usada para encontrar expansão polinomial em cada pixel maiores valores significam que a imagem será aproximada com superfícies mais suaves, rendendo algoritmo mais robusto e campo de movimento mais borrado, tipicamente polyn 5 ou 7. Desvio padrão polysigma 8211 Gaussiano que é usado para alisar derivados usados ​​como base para a expansão polinomial para polyn5. Você pode definir polysigma1.1. Para polyn7. Um bom valor seria polysigma1.5. Sinalizadores de operação 8211 que podem ser uma combinação dos seguintes: OPTFLOWUSEINITIALFLOW usa o fluxo de entrada como uma aproximação de fluxo inicial. OPTFLOWFARNEBACKGAUSSIAN usa o filtro gaussiano em vez de um filtro de caixa do mesmo tamanho para estimativa de fluxo óptico normalmente, esta opção dá z fluxo mais preciso do que com um filtro caixa, ao custo de menor velocidade normalmente, winsize para uma janela gaussiana deve ser definido como Um valor maior para atingir o mesmo nível de robustez. A função encontra um fluxo óptico para cada pixel anterior usando o algoritmo de Farneback2003 de forma que um exemplo usando o algoritmo de fluxo óptico descrito por Gunnar Farneback pode ser encontrado em opencvsourcecodesamplescppfback. cpp (Python) Um exemplo usando o algoritmo de fluxo óptico descrito por Gunnar Farneback pode ser Encontrado em opencvsourcecodesamplespython2optflow. py estimateRigidTransform Calcula uma transformação afim ótima entre dois conjuntos de pontos 2D. C: Mat estimateRigidTransform (InputArray src. InputArray dst. Bool fullAffine) Python: cv2. EstimationRigidTransform (src, dst, fullAffine) rarr retval src 8211 Primeiro conjunto de pontos de entrada 2D armazenado em std :: vector ou Mat. Ou uma imagem armazenada em Mat. Dst 8211 Segundo conjunto de pontos de entrada 2D do mesmo tamanho e do mesmo tipo de A. ou outra imagem. FullAffine 8211 Se true, a função encontra uma transformação affine ideal sem restrições adicionais (6 graus de liberdade). Caso contrário, a classe de transformações a escolher está limitada a combinações de tradução, rotação e escala uniforme (5 graus de liberdade). A função encontra uma transformada affine ótima Ab (uma matriz de ponto flutuante 2 x 3) que se aproxima melhor da transformação afim entre: Dois conjuntos de pontos Duas imagens raster. Neste caso, a função primeiro encontra alguns recursos na imagem src e encontra os recursos correspondentes na imagem dst. Depois disso, o problema é reduzido ao primeiro caso. No caso de conjuntos de pontos, o problema é formulado da seguinte forma: você precisa encontrar uma matriz 2x2 A e 2x1 vetor b de modo que: onde srci e dsti são os i-ésimo pontos em src e dst. Respectivamente. De fato, fastAtan2 () e phase () são usados ​​para que o ângulo calculado seja medido em graus e cobre toda a gama 0..360. Além disso, a máscara é preenchida para indicar pixels onde o ângulo calculado é válido. (Python) Um exemplo sobre como executar uma técnica de modelo de movimento pode ser encontrado em opencvsourcecodesamplespython2motempl. py calcGlobalOrientation Calcula uma orientação de movimento global em uma região selecionada. C: double calcGlobalOrientation (InputArray orientação. Modelo InputArray. Modelo InputArray. Timpo duplo. diversão) Python: cv2. CalcGlobalOrientation (orientação, máscara, mhi, timestamp, duração) rarr retval C: duplo cvCalcGlobalOrientation (const CvArr orientação. Const CvArr máscara. CVArr mhi. Duplo timestamp. Dupla duração) Python: cv. CalcGlobalOrientation (orientação, máscara, mhi, timestamp, duração) rarr float orientação 8211 Imagem de orientação de gradiente de movimento calculada pela função calcMotionGradient (). Máscara 8211 Imagem da máscara. Pode ser uma conjunção de uma máscara de gradiente válida, também calculada por calcMotionGradient (). E a máscara de uma região cuja direção precisa ser calculada. Mhi 8211 Imagem do histórico de movimentos calculada por updateMotionHistory (). Timestamp 8211 Timestamp passado para updateMotionHistory (). Duration 8211 Duração máxima de uma trilha de movimento em milissegundos, passada para updateMotionHistory (). A função calcula uma direção de movimento média na região selecionada e retorna o ângulo entre 0 graus e 360 ​​graus. A direção média é calculada a partir do histograma de orientação ponderada, onde um movimento recente tem um peso maior eo movimento ocorreu no passado tem um peso menor, conforme registrado em mhi. SegmentMotion Divide uma imagem de histórico de movimento em algumas partes correspondentes a movimentos independentes independentes (por exemplo, mão esquerda, mão direita). C: void segmentMotion (InputArray mhi, OutputArray, segmask, vectorltRectgtamp, boundingRects, double timestamp, double segThresh) boundingRects, double timestamp, double segThresh) titlePermalink a esta definição Python: cv2. (Mhi, timestamp, segThresh. Segmask) rarr segmask, boundingRects C: CvSeq cvSegmentMotion (const CvArr mhi. CvArr segmask. CvMemStorage armazenamento. Double timestamp. Double segthresh) Python: cv. SegmentMotion (mhi, segmask, armazenamento, timestamp, segthresh) rarr boundingRects mhi 8211 Imagem história de movimento. Segmask 8211 Imagem onde a máscara encontrada deve ser armazenada, single-channel, 32-bit ponto flutuante. BoundingRects 8211 Vector contendo ROIs de componentes conectados ao movimento. Timestamp 8211 A hora actual em milissegundos ou outras unidades. SegThresh 8211 Limite de segmentação recomendado para ser igual ao intervalo entre o histórico de movimentos 8220steps8221 ou superior. A função encontra todos os segmentos de movimento e marca-os em segmask com valores individuais (1,2.). Também calcula um vetor com ROIs de componentes conectados ao movimento. Depois disso, a direção do movimento para cada componente pode ser calculada com calcGlobalOrientation () usando a máscara extraída do componente específico. Localiza um objeto centro, tamanho e orientação. C: RotatedRect CamShift (probabilidade de InputArray: janela Rectamp. Critérios TermCriteria) Python: cv2. CamShift (probImage, janela, critérios) rarr retval, janela C: int cvCamShift (const CvArr probimage CvRect janela CvTermCriteria critérios CvConnectedComp comp CvBox2D caixa NULL Python: cv. CamShift (probimage, janela, critérios) - gt (int, comp, box) Às vezes, a imagem de fundo pode ficar muito desfocada, pois contém as estatísticas de segundo plano. BackgroundSubtractorMOG classe BackgroundSubtractorMOG. Public BackgroundSubtractor Gaussian Mixture-based BackgroundForeground Algoritmo de segmentação. A classe implementa o algoritmo descrito em P. KadewTraKuPong e R. Bowden, um modelo de mistura de fundo adaptativo melhorado para rastreamento em tempo real com detecção de sombra. Proc. 2º Workshop Europeu sobre Sistemas Avançados de Vigilância Baseados em Vídeo, 2001: personal. ee. surrey. ac. ukPersonalR. Bowdenpublicationsavbs01avbs01.pdf BackgroundSubtractorMOG :: BackgroundSubtractorMOG C: BackgroundSubtractorMOG. BackgroundSubtractorMOG () C: BackgroundSubtractorMOG. BackgroundSubtractorMOG (int história, int nmixtures, double backgroundRatio, double noiseSigma 0) Python: cv2. BackgroundSubtractorMOG (história, nmixtures, backgroundRatio. NoiseSigma) rarr ltBackgroundSubtractorMOG história do objeto 8211 Comprimento do histórico. Misturas 8211 Número de misturas gaussianas. BackgroundRatio 8211 Relação de fundo. NoiseSigma 8211 Resistência ao ruído. O construtor padrão define todos os parâmetros como valores padrão. BackgroundSubtractorMOG :: operator () Atualiza o modelo de plano de fundo e retorna a máscara de primeiro plano C: void BackgroundSubtractorMOG. Operador () (Imagem de InputArray OutputArray fgmask. Double learningRate 0) BackgroundSubtractorMOG2 Algoritmo Gaussiano baseado em Misturas Algoritmo de Segmentação de Foreground. Classe BackgroundSubtractorMOG2. Public BackgroundSubtractor Aqui estão membros importantes da classe que controlam o algoritmo, que você pode definir após a construção da instância de classe: Número máximo permitido de componentes de mistura. O número real é determinado dinamicamente por pixel. Limite que define se o componente é suficientemente significativo para ser incluído no modelo de fundo (corresponde a TB1-cf do papel). Cf0.1 gt TB0.9 é o padrão. Para alfa0.001. Isso significa que o modo deve existir para aproximadamente 105 quadros antes de ser considerado primeiro plano. Limiar para a distância quadrada de Mahalanobis que ajuda a decidir quando uma amostra está próxima dos componentes existentes (corresponde a Tg). Se não estiver perto de qualquer componente, um novo componente é gerado. 3 sigma gt Tg339 é padrão. Um valor Tg menor gera mais componentes. Um valor de Tg mais elevado pode resultar num pequeno número de componentes, mas podem crescer demasiado. Variação inicial para os componentes recém-gerados. Ela afeta a velocidade de adaptação. O valor do parâmetro é baseado na sua estimativa do desvio padrão típico das imagens. OpenCV usa 15 como um valor razoável. Parâmetro usado para controlar ainda mais a variância. Parâmetro usado para controlar ainda mais a variância. Parâmetro de redução da complexidade. Este parâmetro define o número de amostras necessárias para aceitar para provar que o componente existe. CT0.05 é um valor padrão para todas as amostras. Ao definir CT0 você obtém um algoritmo muito semelhante ao algoritmo padrão StaufferampGrimson. O valor para marcar pixels sombra na máscara de primeiro plano de saída. O valor padrão é 127. Limite de sombra. A sombra é detectada se o pixel é uma versão mais escura do plano de fundo. Tau é um limiar que define quanto mais escura a sombra pode ser. Tau 0.5 significa que se um pixel é mais do que duas vezes mais escuro, então não é sombra. Veja Prati, Mikic, Trivedi, Cucchiarra, Detectando Sombras Móveis. . IEEE PAMI, 2003. A classe implementa a substração de fundo do modelo de mistura gaussiana descrita em: Z. Zivkovic, modelo de mistura Gausiana adaptativa melhorada para subtração de fundo. International Conference Pattern Recognition, Reino Unido, agosto de 2004, zoranzPublicationszivkovic2004ICPR. pdf. O código é muito rápido e também realiza detecção de sombra. O número de componentes gaussianos é adaptado por pixel. Z. Zivkovic, F. van der Heijden, Estimapion de Densidade Adaptativa Eficiente por Pixel de Imagem para a Tarefa de Subtração de Fundo. Pattern Recognition Letters, vol. 27, n. 7, páginas 773-780, 2006. O algoritmo semelhante ao algoritmo padrão StaufferampGrimson com seleção adicional do número de componentes gaussianos com base em: Z. Zivkovic, F. van der Heijden, Aprendizagem recursiva não-supervisionada de modelos de mistura finita, IEEE Trans . Sobre Análise de Padrões e Inteligência de Máquina, vol.26, no.5, páginas 651-656, 2004. BackgroundSubtractorMOG2 :: BackgroundSubtractorMOG2 C: BackgroundSubtractorMOG2. BackgroundSubtractorMOG2 () C: BackgroundSubtractorMOG2. BackgroundSubtractorMOG2 (int história. flutuante varThreshold. bool bShadowDetection true) história 8211 Comprimento do histórico. VarThreshold 8211 Limiar no quadrado Mahalanobis distância para decidir se é bem descrito pelo modelo de fundo (ver Cthr). Este parâmetro não afeta a atualização em segundo plano. Um valor típico pode ser 4 sigma, isto é, varThreshold4416 (ver Tb). BShadowDetection 8211 Parâmetro que define se a detecção de sombras deve ser ativada (true ou false). BackgroundSubtractorMOG2 :: operator () Atualiza o modelo de plano de fundo e calcula a máscara de primeiro plano C: void BackgroundSubtractorMOG2. Operador () (imagem InputArray OutputArray fgmask. Double learningRate -1) BackgroundSubtractorMOG2 :: getBackgroundImage Retorna imagem de fundo C: void BackgroundSubtractorMOG2. GetBackgroundImage (OutputArray backgroundImage)