Moving_average_opencv

Moving_average_opencv

Forex tiempo de comercio en Nigeria
Review_broker_gainscopeforex
Binary_options_trading_history


Mmts sistema de comercio de divisas Foro de forex de Gtcm Cómo jugar stock options Md4_forex Best_binary_option_demo Top_binary_options_brokers_usa

Todavía estoy cortando un script de escaneo de libros, y por ahora, todo lo que necesito es poder detectar automagically una vuelta de página. El libro se llena hasta 90 de la pantalla (estoy usando una cámara web cruda para la detección de movimiento), así que cuando doy vuelta a una página, la dirección del movimiento es básicamente en esa misma dirección. He modificado un guión de seguimiento de movimiento, pero los derivados no me llevan a ninguna parte: Detecta el movimiento promedio del centro medio de todas las cajas, lo cual es extremadamente ineficiente. ¿Cómo podría ir sobre la detección de tales movimientos de forma rápida y precisa (es decir, dentro de un umbral) Im utilizando Python, y pienso seguir con ella, ya que todo mi marco se basa en Python. Y la ayuda es apreciada, así que gracias a todos por adelantado. Cheers.Hi, esto va a ser un artículo muy simple, pero usted lo encontrará muy útil. Se trata de extracción de fondo de un vídeo. Suponga que se le da un video de la cantidad de tráfico, puede ser algo como esto. Tráfico en la India. Y se le pide que encuentre un fondo aproximado. O algo así. La extracción de fondo es importante en el seguimiento de objetos. Si ya tiene una imagen del fondo desnudo, entonces es simple. Pero en muchos casos, usted no tendrá tal imagen y así, usted tendrá que crear uno. Ahí es donde Running Average viene muy bien. (Pensé en esto cuando un chico hizo una pregunta en SOF. Link) La función que usamos aquí para encontrar Running Average es cv2.accumulateWeighted (). Por ejemplo, si estamos viendo un video, seguimos alimentando cada fotograma a esta función, y la función sigue encontrando los promedios de todos los fotogramas alimentados a ella según la siguiente relación: src no es más que nuestra imagen de origen. Puede ser en escala de grises o imagen en color y 8 bits o 32 bits punto flotante. Dst es la imagen de salida o acumulador con los mismos canales que la de la imagen de origen, y es de 32 bits o de 64 bits punto flotante. Además, debemos declararlo primero a un valor que se tomará como valor inicial. Alpha es el peso de la imagen de entrada. De acuerdo con Docs, alfa regula la velocidad de actualización (qué tan rápido el acumulador 8220forgets8221 sobre imágenes anteriores). En palabras simples, si alfa es un valor más alto, la imagen promedio intenta capturar cambios muy rápidos y cortos en los datos. Si es un valor más bajo, el promedio se vuelve lento y no considerará cambios rápidos en las imágenes de entrada. Voy a explicar un poco con la ayuda de imágenes al final del artículo. En el código anterior, he establecido dos promedios, uno con mayor valor alfa y otro con menor valor alfa para que pueda entender el efecto de alfa. Al principio ambos se fijan al marco inicial de la captura. Y en loop se actualizan. Puedes ver algunos resultados en el enlace SOF que ya he proporcionado. (Proporciono esos resultados aquí, usted puede comprobar el código y el valor del alfa allí): Utilicé mi webcam y guardé el marco original y el funcionamiento medio en un instante particular. Este es un marco de un típico video de tráfico tomado por una cámara fija. Como puede ver, un coche va en el camino, y la persona está tratando de cruzar el camino en un instante determinado de tiempo. Pero vea el promedio en ese momento. No hay persona ni automóvil en esta imagen (en realidad está ahí, mira de cerca, entonces lo verás, y la persona es más clara que el coche, ya que el coche se está moviendo muy rápido ya través de la imagen, no tiene mucho Efecto en promedio, pero la persona está allí por mucho tiempo, ya que es lento y se mueve a través de la carretera.) Ahora necesitamos ver el efecto de alfa en estas imágenes. Imágenes suaves Objetivos Aprender a: Aplicación de filtros a medida a imágenes (convolución 2D) Convolución 2D (Filtración de imágenes) En cuanto a las señales unidimensionales, las imágenes también se pueden filtrar con varios filtros de paso bajo (LPF), filtros de paso alto (HPF), etc. LPF ayuda a eliminar el ruido, o borrosa la imagen. Un filtros HPF ayuda a encontrar bordes en una imagen. OpenCV proporciona una función, cv2.filter2D (). Para convolver un kernel con una imagen. Como ejemplo, probaremos un filtro de promedio en una imagen. Un núcleo de filtro de 5x5 promediado puede definirse de la siguiente manera: Filtrar con el resultado del kernel anterior se realiza lo siguiente: para cada píxel, una ventana 5x5 está centrada en este píxel, se suman todos los píxeles que caen dentro de esta ventana y el resultado es Entonces dividido por 25. Esto equivale a calcular el promedio de los valores de píxel dentro de esa ventana. Esta operación se realiza para todos los píxeles en la imagen para producir la imagen filtrada de salida. Intente este código y compruebe el resultado: Blurring de la imagen (suavizado de la imagen) El blurring de la imagen se alcanza convirtiendo la imagen con un kernel del filtro del paso bajo. Es útil para eliminar el ruido. En realidad, elimina el contenido de alta frecuencia (por ejemplo, ruido, aristas) de la imagen, resultando en que los bordes se borren cuando se aplica este filtro. (Bueno, hay técnicas borrosas que no borran los bordes). OpenCV proporciona principalmente cuatro tipos de técnicas de borrosidad. 1. Promedio Esto se hace convolucionando la imagen con un filtro de caja normalizado. Simplemente toma el promedio de todos los píxeles bajo el área del kernel y reemplaza al elemento central por este promedio. Esto se hace mediante la función cv2.blur () o cv2.boxFilter (). Compruebe los documentos para obtener más detalles sobre el kernel. Deberíamos especificar el ancho y la altura del kernel. Un filtro de caja normalizada de 3x3 se vería así: Si no desea utilizar un filtro de cuadro normalizado, utilice cv2.boxFilter () y pase el argumento normalizeFalse a la función. 2. Filtro Gaussiano En este enfoque, en lugar de un filtro de caja que consta de coeficientes de filtro iguales, se utiliza un núcleo gaussiano. Se hace con la función, cv2.GaussianBlur (). Deberíamos especificar el ancho y la altura del núcleo que debe ser positivo y impar. También deberíamos especificar la desviación estándar en las direcciones X e Y, sigmaX y sigmaY, respectivamente. Si sólo se especifica sigmaX, sigmaY se toma como igual a sigmaX. Si ambos se dan como ceros, se calculan a partir del tamaño del núcleo. El filtrado gaussiano es muy eficaz para eliminar el ruido gaussiano de la imagen. Si lo desea, puede crear un kernel gaussiano con la función cv2.getGaussianKernel (). 3. Median Filtering Aquí, la función cv2.medianBlur () calcula la mediana de todos los pixels bajo la ventana del kernel y el píxel central se reemplaza con este valor mediano. Esto es muy eficaz para eliminar el ruido de sal y pimienta. Una cosa interesante a notar es que, en los filtros gaussianos y de caja, el valor filtrado para el elemento central puede ser un valor que puede no existir en la imagen original. Sin embargo, este no es el caso en el filtrado mediano, ya que el elemento central siempre se reemplaza por algún valor de píxel en la imagen. Esto reduce el ruido de manera efectiva. El tamaño del kernel debe ser un número entero impar positivo. En esta demo, añadimos un ruido de 50 a nuestra imagen original y usamos un filtro mediano. Comprobación del resultado: 4. Filtración Bilateral Como se observó, los filtros que presentamos anteriormente tienden a desenfocar los bordes. Este no es el caso para el filtro bilateral, cv2.bilateralFilter (). Que se definió para, y es altamente eficaz en la eliminación del ruido mientras que preserva bordes. Pero la operación es más lenta en comparación con otros filtros. Ya vimos que un filtro gaussiano toma el barrio alrededor del pixel y encuentra su promedio ponderado gaussiano. Este filtro gaussiano es una función del espacio solo, es decir, los píxeles cercanos se consideran mientras se filtran. No considera si los píxeles tienen casi el mismo valor de intensidad y no considera si el píxel se encuentra en un borde o no. El efecto resultante es que los filtros gaussianos tienden a desenfocar los bordes, lo cual es indeseable. El filtro bilateral también utiliza un filtro gaussiano en el dominio espacial, pero también utiliza un componente (multiplicativo) de filtro gaussiano adicional que es una función de las diferencias de intensidad de píxeles. La función gaussiana del espacio asegura que sólo los píxeles son vecinos 8217, 8217 son considerados para filtrar, mientras que el componente gaussiano aplicado en el dominio de intensidad (una función gaussiana de diferencias de intensidad) asegura que sólo aquellos píxeles con intensidades similares a la del píxel central 8216, vecinos de intensidad 8217) para calcular el valor de intensidad borrosa. Como resultado, este método conserva los bordes, ya que para píxeles situados cerca de los bordes, los pixels vecinos situados en el otro lado del borde, y por lo tanto exhibiendo grandes variaciones de intensidad en comparación con el píxel central, no se incluirán para el desenfoque. El ejemplo siguiente demuestra el uso del filtrado bilateral (para obtener detalles sobre los argumentos, consulte los documentos de OpenCV). Tenga en cuenta que la textura de la superficie ha desaparecido, pero los bordes aún se conservan .// MotionDetection.cpp. Define el punto de entrada para la aplicación de consola. // // Contourold.cpp. Define el punto de entrada para la aplicación de consola. // include stdafx.h include iostream include stdlib.h // OpenCV incluye. Include cv.h include highgui.h pragma comentario (lib, cv.lib) pragma comentario (lib, cxcore.lib) pragma comentario (lib, highgui.lib) usando namespace std int main (int argc, char argv) Una nueva ventana. CvNamedWindow (Mi ventana, CVWINDOWAUTOSIZE) // Crear un nuevo objeto de captura de película. CvCapture input // Asigna la película a capturar. // inputMovie cvCaptureFromAVI (vinoth.avi) char fileName D: highway.avi // char fileName D: ProfileAVIcardriving.wmv entrada cvCaptureFromFile (fileName) if (entrada) cout hnext) // Obtiene un rectángulo delimitador alrededor del objeto en movimiento. BndRect cvBoundingRect (contorno, 0) pt1.x bndRect.x pt1.y bndRect.y pt2.x bndRect.x bndRect.width pt2.y bndRect.y bndRect.height // Obtenga una posición X media del contorno en movimiento. AvgX (pt1.x pt2.x) / 2 // Si el contorno está dentro de los bordes del edificio. If (avgX 90 avgX 88 closerToLeft prevX) // Aumentar el número de personas. NumPeople // Restaura el objeto más cercano al indicador izquierdo. CloserToLeft 0 // else si el contorno anterior estaba dentro de 2 del límite derecho. Else if (nearToRight 250 nearToRight closerToLeft avgX 250) closerToRight avgX // Guardar el valor actual de X para usar como el anterior en la siguiente iteración. PrevX avgX // Escriba el número de personas contadas en la parte superior del marco de salida. CvInitFont (fuente, CVFONTHERSHEYSIMPLEX, 0.8, 0.8, 0, 2) cvPutText (colourImage, itoa (numPeople, wow, 10), cvPoint (60, 200), fuente, cvScalar (0, 0, 300) . CvShowImage (Mi ventana, colourImage) // Espera que el usuario lo vea. CvWaitKey (10) // Escriba el marco en la película de salida. CvWriteFrame (outputMovie, colourImage) // Destruye la imagen, las películas y la ventana. CvReleaseImage (temp) cvReleaseImage (diferencia) cvReleaseImage (greyImage) cvReleaseImage (movingAverage) cvDestroyWindow (Mi ventana) La detección de movimiento se puede realizar a través de este programa. Este código contiene el código para escribir el video de movimiento detectado en el archivo de salida. Aquí ellos codificaron los valores para detectar a las personas en el video. Necesitamos quitar el código como AvgX, closerToLeft y closerToRight como estos. Es una cosa suficiente para usar el dibujo el rectángulo en todos los objetos en movimiento. Imágenes suaves La explicación a continuación pertenece al libro Computer Vision: Algorithms and Applications de Richard Szeliski y LearningOpenCV Smoothing. También llamado desenfoque. Es una operación de procesamiento de imágenes simple y frecuentemente utilizada. Hay muchas razones para suavizar. En este tutorial nos centraremos en el suavizado para reducir el ruido (otros usos se verán en los siguientes tutoriales). Para realizar una operación de suavizado aplicaremos un filtro a nuestra imagen. El tipo más común de filtros son lineales. En el que se determina un valor de píxel de salida 8217s (es decir) como una suma ponderada de valores de píxeles de entrada (es decir): ayuda a visualizar un filtro como una ventana de coeficientes que se deslizan a través de la imagen. Hay muchos tipos de filtros, aquí vamos a mencionar los más utilizados: Filtro de caja normalizado Este filtro es el más simple de todos Cada píxel de salida es la media de sus vecinos del núcleo (todos ellos contribuyen con pesos iguales) El núcleo está por debajo: Gaussian Filtro Probablemente el filtro más útil (aunque no el más rápido). El filtrado gaussiano se hace convolucionando cada punto de la matriz de entrada con un kernel gaussiano y luego sumando todos ellos para producir la matriz de salida. Sólo para hacer la imagen más clara, recuerda cómo un kernel 1D gaussiano parece Asumir que una imagen es 1D, se puede notar que el píxel situado en el medio tendría el mayor peso. El peso de sus vecinos disminuye a medida que aumenta la distancia espacial entre ellos y el píxel central. Recuerde que un Gaussiano 2D puede representarse como: Filtro Mediano El filtro mediano pasa por cada elemento de la señal (en este caso la imagen) y reemplaza cada píxel por la mediana de sus píxeles vecinos (ubicados en un barrio cuadrado alrededor del píxel evaluado ). Filtro Bilateral Hasta ahora, hemos explicado algunos filtros cuyo principal objetivo es suavizar una imagen de entrada. Sin embargo, a veces los filtros no sólo disuelven el ruido, sino que también afilan los bordes. Para evitar esto (al menos en cierta medida), podemos usar un filtro bilateral. De manera análoga al filtro de Gauss, el filtro bilateral también considera los píxeles vecinos con pesos asignados a cada uno de ellos. Estos pesos tienen dos componentes, el primero de los cuales es el mismo peso utilizado por el filtro de Gauss. El segundo componente tiene en cuenta la diferencia de intensidad entre los píxeles vecinos y el evaluado. Para una explicación más detallada puede comprobar este enlace Código ¿Qué hace este programa? Carga una imagen Aplica 4 tipos diferentes de filtros (explicados en Teoría) y muestra secuencialmente las imágenes filtradas Explicación Let8217 comprueba las funciones de OpenCV que implican sólo el procedimiento de suavizado, ya que El resto ya es conocido por ahora. Filtro de Bloqueo Normalizado: OpenCV ofrece la función de desenfoque para realizar el suavizado con este filtro. Especificamos 4 argumentos (más detalles, verifique la Referencia): src. Imagen de origen dst. Imagen de destino Tamaño (w, h). Define el tamaño del kernel que se va a utilizar (de ancho w píxeles y altura h píxeles) Punto (-1, -1). Indica dónde se encuentra el punto de anclaje (el píxel evaluado) con respecto al vecindario. Si hay un valor negativo, entonces el centro del núcleo es considerado el punto de anclaje. Se realiza por la función GaussianBlur: Aquí usamos 4 argumentos (más detalles, verifique la referencia de OpenCV):
Killer_binary_options_secrets
Tipos de pedidos en el mercado de divisas