Cv2 glidande medelvärde

Cellkraft8217s produkter inom affärsområde Luftfuktighet och ånga riktar sig till laboratorier och industri. Kvalitet och precision är säkrad så att produkterna kan användas för högt kvalitativa experiment i laboratorier samt för kontinuerlig användning i industriella applikationer. Produkterna för befuktning och exakt förångning baseras på en djup förståelse av fysisk kemi och tillämpningen av ny teknik. Resultatet är produkter med prestanda som öppnar nya möjligheter för forskning och industri. Välkommen att lära dig mer om våra produkter. Du är också välkommen att kontakta oss för att diskutera ditt behov av exakt fuktning eller avdunstning. Om du letar efter cellbranschens verksamhetsområde, går du till: fuelcells. cellkraft. seImagefiltrering kan grupperas i två beroende på effekterna: Lågpassfilter (utjämning) Lågpassfiltrering (aka utjämning), används för att avlägsna höga rumsliga frekvens brus från en digital bild. Lågpassfiltrarna brukar använda rörlig fönsteroperatör som påverkar en pixel av bilden åt gången, ändrar sitt värde med någon funktion av en lokal region (fönster) av pixlar. Operatören flyttar över bilden för att påverka alla pixlar i bilden. Högpassfilter (Kantdetektion, skärpning) Ett högpassfilter kan användas för att göra en bild skarpare. Dessa filter betonar fina detaljer i bilden - motsatsen till lågpassfiltret. Högpassfiltrering fungerar på samma sätt som lågpassfiltrering, det använder bara en annan konvolutkärna. När man filtrerar en bild påverkas varje pixel av sina grannar, och nettoeffekten av filtrering flytta informationen runt bilden. I det här kapitlet, använd den här bilden: Sök efter bogotobogo-webbplats: Bogotobogos webbplatssökning: Medel filtrering är lätt att implementera. Den används som en metod för utjämning av bilder, vilket reducerar intensitetsvariationen mellan en pixel och den andra resulterar i att minska bruset i bilder. Tanken med genomsnittlig filtrering är helt enkelt att ersätta varje pixelvärde i en bild med medelvärdet (medelvärdet) för sina grannar, inklusive sig själv. Detta medför att eliminera pixelvärden som inte är representativa för omgivningen. Medel filtrering anses vanligen som ett konvolutionsfilter. Liksom andra omvälvningar baseras den kring en kärna, som representerar formen och storleken på grannskapet som ska samplas vid beräkningen av medelvärdet. Ofta används en 3 gånger 3 kvadratkärna, som visas nedan: Mf är medelfilteret: Filtret2 () definieras som: Y filter2 (h, X) filtrerar data i X med det tvådimensionella FIR-filtret i matris h. Det beräknar resultatet, Y, med hjälp av tvådimensionell korrelation och returnerar den centrala delen av korrelationen som är lika stor som X. Den returnerar den del av Y som specificeras av formparametern. formen är en sträng med en av dessa värden: full. Returnerar den fullständiga tvådimensionella korrelationen. I detta fall är Y större än X. samma. (standard) Returnerar den centrala delen av korrelationen. I detta fall är Y lika stor som X. Giltig. Returnerar endast de delar av korrelationen som beräknas utan nollpolade kanter. I det här fallet är Y mindre än X. Nu vill vi tillämpa den kärna som definierades i föregående avsnitt med hjälp av filter2 (): Vi kan se att den filtrerade bilden (höger) har blurts lite i jämförelse med den ursprungliga ingången (vänster) . Som tidigare nämnts kan lågpassfiltret användas för avbening. Låt oss testa det. Först, för att göra inmatningen lite smutsig spraya vi lite peppar och salt på bilden och applicerar sedan medelfilteret: Det har viss effekt på salt - och pepparbröstet men inte mycket. Det gjorde dem bara suddiga. Vad sägs om att försöka matlabs inbyggda medianfilter bogotobogo webbplats sökning: bogotobogo webbplats sökning: Median filter - medfilt2 () Här är manuset: Mycket bättre. Till skillnad från föregående filter som bara använder medelvärde, den här gången använde vi median. Medianfiltrering är en olinjär operation som ofta används vid bildbehandling för att minska salt - och pepparljud. Observera också att medfilt2 () är 2-D-filter, så det fungerar bara för gråskalebild. För att ta bort brus för RGB-bild, gå till slutet av detta kapitel: Ta bort ljud i RGB-bild. Matlab tillhandahåller en metod för att skapa ett fördefinierat 2-D-filter. Dess speciella (): h fspecial (typ) skapar ett tvådimensionellt filter h av den angivna typen. Den returnerar h som en korrelationskärna, som är lämplig form att använda med imfilter (). Typen är en sträng som har ett av dessa värden: Matlab Image and Video Processing OpenCV 3 - bildvideobehandling OpenCV 3 bild - och videoförädling med PythonMotion Analysis och Object Tracking calcOpticalFlowPyrLK Beräknar ett optiskt flöde för en glesfunktionssats med hjälp av den iterativa Lucas-Kanade metod med pyramider. C: void calcOpticalFlowPyrLK (InputArray prevImg. InputArray nextImg. InputArray prevPts. InputOutputArray nextPts. OutputArray status. OutputArray err. Storlek winSize Storlek (21,21), int maxLevel 3, TermCriteria kriterier TermCriteria (TermCriteria :: COUNTTermCriteria :: EPS, 30, 0,01), int flaggor 0, dubbel minEigThreshold 1e-4) Python: cv2. calcOpticalFlowPyrLK (prevImg, nextImg, prevPts. nextPts. status. err. winSize. maxLevel. kriterier. flaggor. minEigThreshold) rarr nextPts, status, fel C: void cvCalcOpticalFlowPyrLK (const CvArr föregående const CvArr curr. CvArr prevpyr. CvArr currpyr. const CvPoint2D32f prevfeatures. CvPoint2D32f currfeatures. Int räkna. CvSize winsize. Int nivå. Char status. Float trackerror. CvTermCriteria kriterier. Int flaggor) Python: cv. CalcOpticalFlowPyrLK (prev, curr, prevPyr, currPyr, prevFeatures, winSize, nivå, kriterier, flaggor, gissningarNone) - gt (currFeatures, status, trackerror) prevImg 8211 första 8-bitars inmatningsbild eller pyramid konstruerad av buildOpticalFlowPyramid (). nextImg 8211 andra inmatningsbild eller pyramid av samma storlek och samma typ som prevImg. prevPts 8211 vektor med 2D-poäng för vilka flödet behöver hittas punktkoordinater måste vara enkla precisionsflöde-nummer. nextPts 8211-utgångsvektorn med 2D-punkter (med enkla precisionsflödespunktskoordinater) som innehåller de beräknade nya positionerna för inmatningsfunktionerna i den andra bilden när OPTFLOWUSEINITIALFLOW-flaggan har passerat måste vektorn ha samma storlek som i ingången. status 8211 utgångsstatusvektor (av osignerade tecken) varje element i vektorn är inställt på 1 om flödet för motsvarande funktioner har hittats, annars är den inställd på 0. err 8211 utsignalvektor av fel vardera elementet i vektorn är inställt på ett fel för motsvarande funktion kan typ av felmått anges i flaggparametern om flödet varn8217t hittades då felet inte definierades (använd statusparametern för att hitta sådana fall). winSize 8211 storlek på sökfönstret vid varje pyramidnivå. maxLevel 8211 0-baserat maximalt pyramidnivånummer om det är inställt på 0, pyramiderna inte används (enstaka nivåer), om de är inställda på 1, används två nivåer och så vidare om pyramiderna skickas till inmatning kommer algoritmen att använda så många nivåer som pyramiderna har men inte mer än maximal nivå. kriterier 8211 parameter, som specificerar terminerings-kriterierna för den iterativa sökalgoritmen (efter det angivna maximala antalet iterationer criteria. maxCount eller när sökfönstret rör sig med mindre än criteria. epsilon. flaggor 8211 OPTFLOWUSEINITIALFLOW använder initiala estimeringar, lagrade i nextPts om flaggan OPTFLOWLKGETMINEIGENVALS använder minsta egna värden som en felmått (se minEigThreshold-beskrivning) om flaggan inte är inställd, sedan L1-avståndet mellan fläckar runt originalet och en flyttad punkt , dividerad med antalet pixlar i ett fönster, används som en felmått. minEigThreshold 8211 algoritmen beräknar minsta egetvärdet för en 2x2 normal matris av optiska flödesekvationer (denna matris kallas en rumlig gradientmatris i Bouguet00) dividerad med antal pixlar i ett fönster om det här värdet är mindre än minEigThreshold. Därefter filtreras en motsvarande egenskap och flödet är inte behandlas, så det tillåter att ta bort dåliga poäng och få en prestationsökning. Funktionen implementerar en sparsom iterativ version av Lucas-Kanades optiska flöde i pyramider. Se Bouguet00. Funktionen är parallelliserad med TBB-biblioteket. Ett exempel som använder Lucas-Kanad optisk flödesalgoritm kan hittas på opencvsourcecodesamplescpplkdemo. cpp (Python). Ett exempel med hjälp av Lucas-Kanade optisk flödesalgoritm finns på opencvsourcecodesamplespython2lktrack. py (Python) Ett exempel med hjälp av Lucas-Kanade-spåraren för homografi matchning kan hittas på opencvsourcecodesamplespython2lkhomography. py buildOpticalFlowPyramid Konstruerar bildpyramiden som kan överföras till calcOpticalFlowPyrLK (). C: int buildOpticalFlowPyramid (InputArray img. OutputArrayOfArrays pyramid. Storlek winSize. Int maxLevel. Bool medDerivatives true, int pyrBorder BORDERREFLECT101, int derivBorder BORDERCONSTANT, bool tryReuseInputImage true) Python: cv2. buildOpticalFlowPyramid (img, winSize, maxLevel. pyramid. withDerivatives. pyrBorder. derivBorder. tryReuseInputImage) rarr retval, pyramid img 8211 8-bitars inmatningsbild. pyramid 8211 utgångspyramid. winSize 8211 fönsterstorlek av optisk flödesalgoritm. Måste vara mindre än winSize-argumentet av calcOpticalFlowPyrLK (). Det behövs för att beräkna obligatorisk vaddering för pyramidnivåer. maxLevel 8211 0-baserat maximalt pyramidnivånummer. withDerivatives 8211 satt till precompute gradients för varje pyramidnivå. Om pyramiden är konstruerad utan gradienterna beräknas calcOpticalFlowPyrLK () beräkna dem internt. PyrBorder 8211 gränslinjen för pyramidlager. derivBorder 8211 gränslinjen för gradienter. tryReuseInputImage 8211 sätta ROI av inmatningsbild i pyramiden om möjligt. Du kan skicka fel för att tvinga datakopiering. Antal nivåer i konstruerad pyramid. Kan vara mindre än maxLevel. calcOpticalFlowFarneback Beräknar ett tätt optiskt flöde med Gunnar Farneback8217s algoritm. C: void calcOpticalFlowFarneback (InputArray föregående. InputArray nästa. InputOutputArray flöde. Dubbel pyrscale. Int nivåer. Int vinna. Int iterations. Int polyn. Dubbelpolysigma. Int flaggor) C: void cvCalcOpticalFlowFarneback (const CvArr föregående const CvArr nästa. CvArr flöde Dubbla pyrkaliska int nivåer. Int vinna. Int iterations. int polyn. Dubbelpolysigma. int flaggor) Python: cv2. calcOpticalFlowFarneback (prev, next, pyrscale, nivåer, winsize, iterations, polyn, polysigma, flaggor. flöde) rarr flow prev 8211 första 8-bitars enkanalsinmatningsbild. nästa 8211 andra inmatningsbild av samma storlek och samma typ som föregående. flöde 8211 beräknad flödesbild som har samma storlek som tidigare och typ CV32FC2. pyrscale 8211 parameter, som specificerar bildskalan (lt1) för att bygga pyramider för varje bild pyrscale0.5 betyder en klassisk pyramid, där varje nästa lager är två gånger mindre än det föregående. nivåer 8211 antal pyramidlager inklusive de ursprungliga bildnivåerna1 betyder att inga extra lager skapas och endast de ursprungliga bilderna används. vinner 8211 medelvärde för fönsterstorlek större värden ökar algoritmens robusthet till bildstörning och ger större chanser för snabbbehandlingsdetektering, men ger mer suddigt rörelsefält. iterationer 8211 antal iterationer som algoritmen gör på varje pyramidnivå. polyn 8211 storleken på pixelkvarteret som används för att hitta polynom expansionen i varje pixel större värden betyder att bilden kommer att approximeras med jämnare ytor, vilket ger en mer robust algoritm och mer suddigt rörelsefält, typiskt polyn 5 eller 7. polysigma 8211 standardavvikelse för Gaussian som används för att släta derivat som används som grund för polynom expansionen för polyn5. du kan ställa in polysigma1.1. för polyn7. ett bra värde skulle vara polysigma1.5. flaggor 8211 operations flaggor som kan vara en kombination av följande: OPTFLOWUSEINITIALFLOW använder inmatningsflödet som ett initialflödes approximation. OPTFLOWFARNEBACKGAUSSIAN använder det gaussiska filtret istället för ett lådfilter med samma storlek för uppskattning av optisk flöde som vanligt. Detta alternativ ger z mer korrekt flöde än med ett lådfilter. Till normal kostnad bör vinst för ett Gaussian fönster ställas in på ett större värde för att uppnå samma nivå av robusthet. Funktionen finner ett optiskt flöde för varje tidigare pixel med Farneback2003-algoritmen så att ett exempel med den optiska flödesalgoritmen som beskrivs av Gunnar Farneback finns i opencvsourcecodesamplescppfback. cpp (Python). Ett exempel med användning av den optiska flödesalgoritmen som beskrivs av Gunnar Farneback kan vara hittades vid opencvsourcecodesamplespython2optflow. py estimatRigidTransform Beräknar en optimal affine-omvandling mellan två 2D-punktsatser. C: MatestämningRigidTransform (InputArray src. InputArray dst. Bool fullAffine) Python: cv2. estimateRigidTransform (src, dst, fullAffine) rarr retval src 8211 Första ingång 2D-punktsuppsättning lagrad i std :: vector eller mat. eller en bild som lagras i matte. dst 8211 Andra ingång 2D-punktsatsen av samma storlek och samma typ som A. eller en annan bild. fullAffine 8211 Om det är sant, hittar funktionen en optimal affineomvandling utan några ytterligare begränsningar (6 frihetsgrader). Annars är klassen av transformationer att välja mellan begränsad till kombinationer av översättning, rotation och enhetlig skalning (5 grader av frihet). Funktionen finner en optimal affine transform Ab (en 2 x 3 flytande punktmatris) som approximerar bäst affine-omvandlingen mellan: Tvåpunktssatser Två rasterbilder. I det här fallet hittar funktionen först några funktioner i src-bilden och hittar motsvarande funktioner i dst-bilden. Därefter reduceras problemet till det första fallet. Vid punktsatser formuleras problemet enligt följande: du måste hitta en 2x2 matris A och 2x1 vektor b så att: där srci och dsti är de i-poängen i src och dst. I själva verket används fastAtan2 () och fas () så att beräknad vinkel mäts i grader och täcker hela intervallet 0..360. Maskan är också fylld för att indikera pixlar där den beräknade vinkeln är giltig. (Python) Ett exempel på hur man utför en rörelsemallteknik finns på opencvsourcecodesamplespython2motempl. py calcGlobalOrientation Beräknar en global rörelseorientering i en vald region. C: dubbel calcGlobalOrientation (InputArray orientering. InputArray mask. InputArray mhi. Dubbel tidsstämpel. Dubbel varaktighet) Python: cv2. calcGlobalOrientation (orientering, mask, mhi, tidsstämpel, varaktighet) rarr retval C: dubbel cvCalcGlobalOrientation (const CvArr orientering. const CvArr mask. const CvArr mhi. dubbel tidsstämpel. dubbel varaktighet) Python: cv. CalcGlobalOrientation (orientering, mask, mhi, tidsstämpel, varaktighet) rarr float orientering 8211 Rörelsegradient orienteringsbild beräknad av funktionen calcMotionGradient (). mask 8211 maskbild. Det kan vara en konjunktion av en giltig gradientmask, som också beräknas av calcMotionGradient (). och masken i en region vars riktning behöver beräknas. mhi 8211 Motionhistorikbilden beräknad av updateMotionHistory (). tidsstämpel 8211 Timestämpel passerad till updateMotionHistory (). varaktighet 8211 Maximal längd på ett rörelsespår i millisekunder, skickat till updateMotionHistory (). Funktionen beräknar en genomsnittlig rörelseriktning i den valda regionen och ger vinkeln mellan 0 grader och 360 grader. Medelriktningen beräknas från det vägda orienteringshistogrammet, där en ny rörelse har en större vikt och rörelsen inträffade tidigare har en mindre vikt, som registreras i mhi. segmentmotion Splits en rörelsehistorikbild i några delar som motsvarar separata oberoende rörelser (till exempel vänster, höger). C: void segmentMotion (InputArray mhi. OutputArray segmask. VektorltRectgtamp boundingRects. Double timestamp. Double segThresh) boundingRects, double timestamp, double segThresh) titlePermalink till denna definition Python: cv2. segmentmotion (mhi, tidsstämpel, segThresh segmask) rarr segmask, boundingRects C: CvSeq cvSegmentMotion (const CvArr mhi. CvArr segmask. CvMemStorage lagring. dubbel tidsstämpel dubbel segthresh) Python: cv. SegmentMotion (mhi, segmask, lagring, tidsstämpel, segthresh) rarr boundingRects mhi 8211 Motion history image. segmask 8211 Bild där den hittade masken ska lagras, enkanal, 32-bitars flytpunkt. boundingRects 8211 Vector som innehåller ROI för rörelseanslutna komponenter. tidsstämpel 8211 Aktuell tid i millisekunder eller andra enheter. segThresh 8211 Segmenteringströskel som rekommenderas vara lika med intervallet mellan rörelseshistoriken 8220steps8221 eller högre. Funktionen hittar alla rörelsesegmenten och markerar dem i segmask med individuella värden (1,2.). Det beräknar också en vektor med avkastning på rörelseanslutna komponenter. Därefter kan rörelseriktningen för varje komponent beräknas med calcGlobalOrientation () med hjälp av den extraherade masken av den specifika komponenten. Hitta ett objektcenter, storlek och orientering. C: RotatedRect CamShift (InputArray probImage. Rectamp-fönster. TermCriteria-kriterier) Python: cv2. CamShift (probImage, fönster, kriterier) rarr retval, fönster C: int cvCamShift (const CvArr probimage. CvRect fönster. CvTermCriteria kriterier. CvConnectedComp comp. CvBox2D rutan NULL) Python: cv. CamShift (probimage, window, criteria) - gt (int, comp, box) Ibland kan bakgrundsbilden vara mycket suddig, eftersom den innehåller den genomsnittliga bakgrundsstatistiken. BackgroundSubtractorMOG klass BackgroundSubtractorMOG. offentlig BackgroundSubtractor Gaussian Mixture-baserad BackgroundForeground Segmentation Algorithm. Klassen implementerar den algoritm som beskrivs i P. KadewTraKuPong och R. Bowden, En förbättrad adaptiv bakgrundsmodell för spårning i realtid med skuggdetektering. Proc. 2: a europeiska workshop om avancerade videobaserade övervakningssystem, 2001: personal. ee. surrey. ac. ukPersonalR. Bowdenpublicationsavbs01avbs01.pdf BackgroundSubtractorMOG :: BackgroundSubtractorMOG C: BackgroundSubtractorMOG. BackgroundSubtractorMOG () C: BackgroundSubtractorMOG. BackgroundSubtractorMOG (int historia. Int nmixtures. Double backgroundRatio. Double noiseSigma 0) Python: cv2. BackgroundSubtractorMOG (historia, nixxtures, backgroundRatio. NoiseSigma) rarr ltBackgroundSubtractorMOG objektgt historia 8211 Historiens längd. blandningar 8211 Antal gaussblandningar. backgroundRatio 8211 Bakgrundsförhållande. noiseSigma 8211 Ljudstyrka. Standardkonstruktorn ställer in alla parametrar till standardvärdena. BackgroundSubtractorMOG :: operator () Uppdaterar bakgrundsmodellen och returnerar förgrundsmask C: void BackgroundSubtractorMOG. operatör () (InputArray bild. OutputArray fgmask. double learningRate 0) BackgroundSubtractorMOG2 Gaussisk blandningsbaserad BackgroundForeground Segmentation Algorithm. klass BackgroundSubtractorMOG2. offentliga BackgroundSubtractor Här är viktiga medlemmar i klassen som styr algoritmen, som du kan ställa in efter att du konstruerat klassexemplet: Max tillåten antal blandningskomponenter. Faktiskt tal bestäms dynamiskt per pixel. Tröskel definierar huruvida komponenten är tillräckligt stor för att ingå i bakgrundsmodellen (motsvarar TB1-cf från papperet som papper). cf0.1 gt TB0.9 är standard. För alfa0.001. det betyder att läget ska finnas för cirka 105 bilder innan det anses vara förgrunds. Tröskel för det kvadratiska Mahalanobis-avståndet som hjälper till att bestämma när ett prov ligger nära de befintliga komponenterna (motsvarar Tg). Om det inte ligger nära någon komponent genereras en ny komponent. 3 sigma gt Tg339 är standard. Ett mindre Tg-värde genererar fler komponenter. Ett högre Tg-värde kan resultera i ett litet antal komponenter men de kan växa för stora. Initial varians för de nybildade komponenterna. Det påverkar anpassningshastigheten. Parametervärdet baseras på din uppskattning av den typiska standardavvikelsen från bilderna. OpenCV använder 15 som ett rimligt värde. Parameter som används för att ytterligare styra variansen. Parameter som används för att ytterligare styra variansen. Komplexitetsreduceringsparametern. Denna parameter definierar antalet prov som behövs för att acceptera för att bevisa att komponenten existerar. CT0.05 är ett standardvärde för alla proverna. Genom att ställa in CT0 får du en algoritm som mycket liknar den vanliga StaufferampGrimson-algoritmen. Värdet för markering av skuggpixlar i utgångsgrunderna. Standardvärdet är 127. Skuggtröskel. Skuggan detekteras om pixeln är en mörkare version av bakgrunden. Tau är ett tröskelvärde som definierar hur mycket mörkare skuggan kan vara. Tau 0.5 betyder att om en pixel är mer än dubbelt mörkare så är det inte skugga. Se Prati, Mikic, Trivedi, Cucchiarra, upptäcka rörliga skuggor. . IEEE PAMI, 2003. Klassen implementerar den gaussiska blandningsmodellbakgrundsutdraget som beskrivs i: Z. Zivkovic, Förbättrad adaptiv Gausian-blandningsmodell för bakgrundsutdragning. International Conference Pattern Recognition, Storbritannien, augusti, 2004, zoranzPublicationszivkovic2004ICPR. pdf. Koden är mycket snabb och utför även skuggdetektering. Antal Gausssian-komponenter är anpassade per pixel. Z. Zivkovic, F. van der Heijden, Effektiv Adaptiv Densitets Estimapion per bildpixel för uppdrag av bakgrundsavdrag. Mönsterigenkännandebrev, vol. 27, nr. 7, sidorna 773-780, 2006. Algoritmen liknar den vanliga StaufferampGrimson-algoritmen med ytterligare val av antalet gaussiska komponenter baserade på: Z. Zivkovic, F. van der Heijden, Rekursivt oövervakat lärande av ändliga mixmodeller, IEEE Trans . på Mönsteranalys och Machine Intelligence, vol.26, no.5, sidor 651-656, 2004. BackgroundSubtractorMOG2 :: BackgroundSubtractorMOG2 C: BackgroundSubtractorMOG2. BackgroundSubtractorMOG2 () C: BackgroundSubtractorMOG2. BackgroundSubtractorMOG2 (int historia. Float varThreshold. Bool bShadowDetection true) historia 8211 Historiens längd. varThreshold 8211 Tröskel på kvadrerat Mahalanobis avstånd för att bestämma om det är väl beskrivet av bakgrundsmodellen (se Cthr). Denna parameter påverkar inte bakgrundsuppdateringen. Ett typiskt värde kan vara 4 sigma, det vill säga varThreshold4416 (se Tb). bShadowDetection 8211 Parameter som definierar huruvida skuggdetektering ska aktiveras (true eller false). BackgroundSubtractorMOG2 :: operator () Uppdaterar bakgrundsmodellen och beräknar förgrundsmask C: void BackgroundSubtractorMOG2. operator () (InputArray bild. OutputArray fgmask. double learningRate -1) BackgroundSubtractorMOG2 :: getBackgroundImage Returnerar bakgrundsbild C: void BackgroundSubtractorMOG2. getBackgroundImage (OutputArray backgroundImage)