opencv10 教程 《OpenCV 实例精解》学习笔记(2)

推荐：opencv学习笔记系列（一）

预处理、特征提取、训练模型

SVM::Create、SVM.setType、SVM.setKernel、SVM.setTermCriteria、SVM.train、SVM.predict、countNonZero

预测输入图像

预处理、特征提取、预测、结果展示

理解Haar级联

Haar级联是一个基于Haar特征的级联分类器。级联分类器是一个把弱分类器串联成强分类器的过程。opencv10 教程弱分类器是一个性能受限的分类器，它们无法正确地区分所有事物。强分类器可以正确地对数据进行分类。

多重尺度法：把图像缩小再次计算同样的特征

提取Haar特征，需要计算图像中封闭矩形区域的像素值总和。为了不改变比例，需要计算多重尺度区域

积分图

在实时视频中覆盖上

resize、cvtColor、equalizeHist、threshold、bitwise_not、bitwise_and、add

戴上太阳镜

跟踪鼻子、嘴和耳朵

理解背景差分

背景差分技术能很好地在一个静态场景中探测移动对象

背景建模：尝试探测场景中的静态部分，然后更新背景模型。opencv10 教程可以根据现场调整的自适应技术

简单背景差分法

帧差值法

计算当前帧与前一帧、当前帧与下一帧之间的绝对差，然后取这些帧差值并使用按位与运算

混合高斯方法

一种混合模型只是一个统计模型，可以用来表示数据中的子群的存在。用高斯函数表示每个子群，它就称为高斯混合

形态学操作

形态学图像操作用于处理图像的形状特征。

形态学运算使用结构元素来修改图像。结构元素总的来说是一个小的形状，它可以用来检查图像中的一个小区域

图像细化

图像加粗

其它形态学运算

形态学开运算：先腐蚀后膨胀

形态学毕运算：先膨胀后腐蚀

绘制边界：形态学梯度

白顶帽变换：计算输入图像和形态学开运算结果之间的差

黑顶帽变换：计算输入图像和形态学闭运算结果之间的差

跟踪特定颜色的对象

（颜色信息对照明条件很敏感）

HSV：色相、饱和度和色值

建立交互式对象跟踪器

算法：

算法：

Meanshift问题是边界框的大小不允许改变。当对象远离镜头时，在人眼中对象会变小，但是Meanshift不会考虑这个现象。在整个跟踪会话中，边界框的大小将保持不变。

CAMShift的有点是它可以根据对象边界框的大小来调整大小，除此之外，它还可以跟踪对象的移动方向。

Mat.copyTo、cvtColor、resize、inRange、mixChannels、calcHist、normalize、calcBackProject、CamShift、ellipse、bitwise_not

使用Harris角点检测器检测点

角点是指两个特征值将有较大值的一个点

Mat::zeros、cvtColor、cornerHarries、normalize、convertScaleAbs

Shi-Tomasi角点检测器

基于特征的跟踪

基于特征的跟踪是指在视频的连续帧中跟踪单个特征点

Lucas-Kanade算法

用于稀疏光流跟踪。稀疏指的是特征点数目相对较少

、

FarneBack算法

用于密集光流跟踪。

第一步：对两个帧中的每个邻域多项式逼近

第二步：通过全局位移来构造一个新的信号

第三步：用二次多项式收益率中的等值系数计算整体位移

、

OCR简介

预处理步骤

图像阈值化：threshold

文本分割：使用连通分量分析，搜索图像组的连续像素；或使用分类器来搜索先前熟知的字母纹理图案

对于方法1：

创建连通区域：膨胀形态学dilate

识别段落快：findContours

确定每个轮廓最小边界旋转矩形：minAreaRect

文本提取和倾斜调整：getRotationMatrix2D、warpAffine、getRectSubPix、copyMakeBorder

在你的操作系统上安装 Tesseract OCR

使用Tesseract OCR库

文本识别API工作原理

实时文字检测问题

极值区域

极值区域是通过均匀强度和环绕的对比度背景特征识别的连接区域

极值区域滤镜

使用文本识别API

文本检测

文本提取

文字识别

https://docs.opencv.org/3.0.0/index.html

站长需要在每个页面的HTML代码中包含以下自动推送JS代码：

推荐：【OpenCV 学习笔记】1、OpenCV的下载与配置

[本篇主要介绍如何下载OpenCV安装程序，如何在VC++ 2010 Express下安装配置OpenCV，最后用个小例子验证环境配置。一、OpenCV的下载可以到SourceForge上OpenCV的主页 htt

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