选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架,骨架提取经历九步:图像灰度化,背景差分法提取目标轮廓,使用CLAHE算法增强对比度,高斯滤波,Solel算子进行边缘检测,小波去噪,最大类间误差法二值化,形态学运算和中值滤波。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况,再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以,误检较少。
2025/3/28 6:38:04 3KB 行为检测
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运动目标检测在计算机视觉,图像处理,模式识别等多领域有着广泛的应用,经历了多年的研究和探索,针对运动目标检测的算法层出不穷,我们也积累了许多相关的算法。
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究,实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态,本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法:背景相减法,帧差法,光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现,计算量小的优点,但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测,但是它却有很大的计算量,同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别,我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后,我们确定了利用canny算子进行边缘检测,并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后,借助光流法计算出物体的运动场,同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景,接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合,最后运用数学形态学的方法对结果进行处理,得到最终的运动目标。
通过实验,我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓,和光流法抗噪声能力差的缺点,可以准确检测运动目标,对运动目标具有更好的检测效果
2025/3/25 14:37:01 15.94MB 运动目标检测 CANNY算子 光流 matlab
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一、课题背景现在我国慢慢地关注残障人士的生活,如盲人。
如果有一款导盲拐杖,可以帮助盲人实时地识别红绿灯,盲道,人行标志等图标,会给盲人带来极大的便利。
二、实现原理本课题为基于MATLAB的红绿灯识别系统。
通过颜色的方法来定位红灯和绿灯,现实中肯定存在一些同颜色的干扰,因此利用形态学知识进行干扰地去除。
最后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练,将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。
三、实现效果
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一维数学形态学滤波示例程序-mathematical_morphology_1d.rar自己编写的一维数学形态学滤波示例程序
2025/1/31 14:12:30 2.29MB matlab
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一种改进的形态学细化算法,是一个可以运行的完整的matlab文件。
2025/1/31 13:17:41 5KB OPTA 图像细化
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Word文档(Matlab程序代码及其处理效果)和Matlab程序处理图片,设计Matlab常用的形态学操作,包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、击中击不中变换等。
详见博文:http://blog.csdn.net/fightingforcv/article/details/45390233
2025/1/22 4:07:13 2.02MB 形态学
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内容提要本书主要介绍了图象处理和分析的基本原理、典型方法和实用技术。
考虑到图象技术的飞速发展和广泛应用,本书在讲解基本理论的同时还介绍了许多近年来国际上有关的最新研究成果和应用实例。
本书主要包括三大部分。
第一部分(包含第1,2,3章)是图象基础,论述了图象工程的定义,图象技术整体概况和分类以及有关视觉和图象模型,数字图象采集、表达和象素关系,图象的各种基本变换技术等。
第二部分(包含第4,5,6章)论述了图象处理的各重要分支,如图象增强,图象恢复,由投影重建图象和图象压缩编码等基础理论、技术和方法。
第三部分(包含第7,8章和附录A)介绍了图象分析的基本原理和技术,如图象分割、目标表达和描述、特征测量、形态学方法等。
书中还提供了大量例题与习题。
本书可作为信息和信号处理、通信与电子系统、模式识别、生物医学工程等学科大
2024/11/15 22:12:10 5.6MB 图象处理和分析 图象工程 章毓晋
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本文档为C#图像处理编程,界面设计简洁大方,功能涉及图像基本操作(C)、图像增强(Z)、图像特技显示(T)、数学形态学(L)。
灰度、饱和度、透明度调节、高斯、二阶优化、霓虹、负像、浮雕等
2024/11/15 18:14:12 7.38MB C# 图像处理 源程序
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数学形态学方法及应用,很难才找到,对进行数字图像处理的朋友有一定帮助
2024/9/23 8:07:30 347KB 数字图像处理 数学形态学
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随着道路监控系统的日益完善,大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力,因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。
本文基于OpenCV开发平台,利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型,通过视频处理构建了交通监控模型,对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡