Cv2 Moving Average

No estoy seguro sobre el error, pero echa un vistazo a la documentación de cv. RunningAvg Dice destino debe ser de 32 o de coma flotante de 64 bits. Así que hice una pequeña corrección en el código y funciona. He creado la imagen de coma flotante de 32 bits para almacenar valores de promedio. luego otra imagen de 8 bits de modo que pueda ver la imagen promedio de funcionamiento: Ahora ver el resultado: en un instante particular, ahorré un marco y su marco promedio de circulación correspondiente. Se puede ver el obstáculo (la mano) bloquea los objetos de atrás. Ahora se ejecuta de refresco media: Casi se retira la mano y muestra objetos en el fondo. Esa es la forma en que es una buena herramienta para la sustracción del fondo. Un ejemplo más de un vídeo del tráfico típico: Hola, esto va a ser un artículo muy simple, pero le resultará muy útil. Se trata de Extracción Fondo de un vídeo. Supongamos que se le da video de imágenes de tráfico, puede ser algo como esto. Tráfico en la India. y se le pide que encuentre un fondo aproximado. O algo por el estilo. extracción de fondo viene importante en el seguimiento de objetos. Si ya tiene una imagen del fondo desnudo, entonces es simple. Pero en muchos casos, usted no tendrá una imagen tal y así, tendrá que crear uno. Ahí es donde Media constante viene muy bien. (Pensé acerca de esto cuando un hombre hizo una pregunta en SOF. Link) La función que usamos aquí para encontrar Media constante es cv2.accumulateWeighted (). Por ejemplo, si está viendo un vídeo, mantenemos la alimentación de cada cuadro para esta función, y la función de mantener la búsqueda de los promedios de todos los marcos alimentados a ella según la siguiente relación: src nada nuestra imagen de origen, pero. Puede ser escala de grises o imagen en color y, o bien 8 bits o de coma flotante de 32 bits. DST es la imagen de salida o acumulador con mismos canales que esa imagen de la fuente, y es ya sea de 32 bits o de coma flotante de 64 bits. Además, debemos declarar en primer lugar a un valor que se tomará como valor inicial. alfa es el peso de la imagen de entrada. Según Docs, alfa regula la velocidad de actualización (la rapidez del acumulador 8220forgets8221 acerca de las imágenes anteriores). En palabras sencillas, si alfa es un valor más alto, imagen media trata de atrapar incluso cambios muy rápidos y cortos en los datos. Si se trata de un valor más bajo, medio se vuelve lento y no lo puedo tener en cuenta los cambios rápidos en las imágenes de entrada. Voy a explicar un poco con la ayuda de las imágenes al final del artículo. En el código anterior, he puesto dos promedios, uno con mayor valor alfa y otro con valor alfa menor para que pueda entender el efecto de la alfa. Al principio los dos están al marco de la captura inicial. Y en bucle que se actualizan. Se puede ver algunos resultados en el enlace SOF que ya proporcionada. (I presentación de dichos resultados aquí, se puede comprobar el valor de código y alfa allí): Yo uso mi cámara web y se guarda imagen original y la media móvil en un instante particular. Este es un cuadro de un vídeo de tráfico típica tomada por una cámara estacionaria. Como se puede ver, un coche va en el camino, y la persona que está tratando de cruzar la carretera en un instante de tiempo determinado. Pero ver el promedio de funcionamiento en ese momento. No hay ninguna persona y coche en esta imagen (En realidad es allí, tener una mirada cercana, a continuación, usted lo verá, y la persona es más claro que el coche, ya que el coche en movimiento muy rápido y en toda la imagen, no tiene mucho efecto sobre el promedio, pero persona está allí por un largo tiempo, ya que es lento y se mueve a través de la carretera) Ahora tenemos que ver el efecto de la alfa en estas imágenes images. Smoothing Objetivos Aprender a:. imagess la falta de definición con varios filtros de paso bajo aplicar filtros hechos a la medida de las imágenes (convolución 2D) 2D de convolución (Filtrado de imágenes) en cuanto a las señales unidimensionales, las imágenes también se puede filtrar con varios filtros de paso bajo (LPF), filtros de paso alto (HPF), etc. Un LPF ayuda en la eliminación de ruido o desenfoque de la imagen. A filtros HPF ayuda en la búsqueda de los bordes de una imagen. OpenCV proporciona una función, cv2.filter2D (). convolución de un núcleo con una imagen. A modo de ejemplo, vamos a probar un filtro de promedio en una imagen. Un núcleo de filtro de 5x5 de promedio se puede definir de la siguiente manera: Filtrado con los anteriores resultados del kernel en la siguiente siendo realizadas: para cada píxel, una ventana de 5x5 se centra en este píxel, todos los píxeles que caen dentro de esta ventana se suman, y el resultado es a continuación, dividido por 25. Esto equivale a calcular el promedio de los valores de los píxeles dentro de esa ventana. Esta operación se realiza para todos los píxeles de la imagen para producir la imagen de salida filtrada. Prueba este código y comprobar el resultado: desenfoque de la imagen (Suavizado de imagen) difuminado de la imagen se logra mediante la convolución de la imagen con un filtro de núcleo de paso bajo. Es útil para eliminar el ruido. En realidad, elimina el contenido de alta frecuencia (por ejemplo: ruido, bordes) de la imagen y logra bordes borrosos cuando se trata de aplicar el filtro. (Bueno, hay técnicas que no enturbian bordes visión borrosa). OpenCV proporciona principalmente cuatro tipos de técnicas de desenfoque. 1. promedio Esta se lleva a cabo mediante la convolución de la imagen con un filtro de caja normalizada. Simplemente toma el promedio de todos los píxeles en virtud de área del núcleo y reemplaza el elemento central con este promedio. Esto se hace por el cv2.blur función () o cv2.boxFilter (). Compruebe la documentación para más detalles sobre el núcleo. Debemos especificar el ancho y la altura del núcleo. Un filtro de 3x3 caja normalizada sería el siguiente: Si don8217t desea utilizar un filtro de caja normalizada, utiliza cv2.boxFilter () y pase el argumento normalizeFalse a la función. Verificar la demo muestra a continuación con un kernel de tamaño 5x5: 2. Gaussian Filtrado En este enfoque, en lugar de un filtro de caja que consiste de coeficientes de filtro iguales, se utiliza un kernel de Gauss. Se realiza con la función, cv2.GaussianBlur (). Debemos especificar el ancho y la altura del kernel que debería ser positivo e impar. También hay que especificar la desviación estándar en las direcciones X e Y, y Sigmax sigmaY respectivamente. Si sólo se especifica Sigmax, sigmaY se toma como igual a Sigmax. Si tanto se dan como ceros, que se calculan a partir del tamaño del núcleo. filtrado gaussiano es altamente eficaz en la eliminación de ruido gaussiano de la imagen. Si lo desea, puede crearse un núcleo de Gauss con la función, cv2.getGaussianKernel (). El código anterior se puede modificar para desenfoque gaussiano: 3. La mediana de Filtrado Aquí, el cv2.medianBlur función () calcula la mediana de todos los píxeles en virtud de la ventana del núcleo y el píxel central está sustituido con este valor de la mediana. Esto es altamente eficaz en la eliminación de ruido de sal y pimienta. Una cosa interesante a destacar es que, en los filtros de Gauss y la 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 de mediana, ya que el elemento central siempre se sustituye por un valor de píxel en la imagen. Esto reduce el ruido de manera efectiva. El tamaño del grano debe ser un entero impar positivo. En esta demostración, se añade un ruido de 50 a nuestra imagen original y el uso de un filtro de mediana. Comprobar el resultado: 4. Filtrado Bilateral Como hemos señalado, los filtros que hemos presentado anteriormente tienden a difuminar los bordes. Este no es el caso para el filtro bilateral, cv2.bilateralFilter (). que se definió para el, y es muy efectivo en la eliminación de ruido sin alterar los bordes. Pero la operación es más lento en comparación con otros filtros. Ya vimos que un filtro de Gauss toma el un barrio alrededor del píxel y encuentra su media ponderada de Gauss. Este filtro de Gauss es una función del espacio por sí sola, es decir, los píxeles cercanos se consideran mientras que el filtrado. No tener en cuenta si los píxeles tienen casi el mismo valor de intensidad y no tiene en cuenta si el píxel se encuentra en un borde o no. El efecto resultante es que los filtros gaussianos tienden a difuminar los bordes, lo cual es indeseable. El filtro bilateral también utiliza un filtro de Gauss en el dominio espacial, pero también utiliza uno más (multiplicativo) Gaussian componente de filtro que es una función de las diferencias de intensidad de pixel. La función gaussiana de espacio se asegura de que sólo los píxeles son neighbors8217 8216spatial se consideran para el filtrado, mientras que el componente gaussiano aplicado en el dominio de intensidad (una función gaussiana de las diferencias de intensidad) se asegura de que sólo los pixeles con intensidades similares a la del píxel central ( neighbors8217 8216intensity) están incluidos para calcular el valor de intensidad borrosa. Como resultado, este método conserva bordes, ya que para los píxeles situada cerca de los bordes, los píxeles colocados en el otro lado del borde de la vecina, y por lo tanto exhiben grandes variaciones de intensidad en comparación con el píxel central, no se incluirá para empañar. El ejemplo siguiente muestra el uso de filtrado bilateral (Para más detalles sobre los argumentos, ver los documentos OpenCV). Tenga en cuenta que la textura de la superficie se ha ido, pero todavía están bordes preserved. Smoothing Imágenes La explicación a continuación pertenece al panorama libro Computer: Algoritmos y Aplicaciones de Richard y Szeliski a LearningOpenCV suavizado. también llamado desenfoque. es un simple y de uso frecuente operación de procesamiento de imágenes. Hay muchas razones para alisar. En este tutorial nos centraremos en alisar con el fin de reducir el ruido (otros usos se pueden ver en los siguientes tutoriales). Para realizar una operación de alisado vamos a aplicar un filtro a nuestra imagen. El tipo más común de los filtros son lineales. en el que un valor pixel8217s de salida (es decir) se determina como una suma ponderada de los valores de píxel de entrada (es decir): Se ayuda a visualizar un filtro como una ventana de coeficientes de deslizamiento a través de la imagen. Hay muchos tipos de filtros, aquí mencionaremos los más utilizados: Normalizado caja del filtro 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 es el siguiente: Gauss Probablemente filtrar el filtro más útil (aunque no el más rápido). filtrado gaussiano se realiza mediante la convolución de cada punto de la matriz de entrada con un núcleo gaussiano y luego sumando todos ellos para producir la matriz de salida. Sólo para hacer la imagen más clara, recuerdan como un núcleo de Gauss 1D parecen Suponiendo que una imagen es 1D, se puede observar que el píxel situado en el centro tendría el mayor peso. El peso de sus vecinos disminuye a medida que la distancia espacial entre ellos y los aumentos centro de píxeles. Recuerde que una gaussiana 2D se puede representar como: filtro de mediana El filtro de mediana ejecutar a través de cada elemento de la señal (en este caso la imagen) y reemplazar cada píxel con la mediana de sus píxeles vecinos (que se encuentra en una zona cuadrada alrededor del píxel evaluado ). Filtro bilateral Hasta ahora, hemos explicado algunos filtros cuyo objetivo principal es suavizar una imagen de entrada. Sin embargo, a veces los filtros no sólo se disuelven el ruido, sino también suavizan los bordes. Para evitar esto (en cierta medida al menos), podemos utilizar un filtro bilateral. De una manera análoga como el 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 la misma ponderación utilizada por el filtro de Gauss. El segundo componente tiene en cuenta la diferencia de intensidad entre los píxeles vecinos y la evaluada. Para una explicación más detallada se puede comprobar este Código enlace Lo que hace este programa hacer carga una imagen Aplica 4 diferentes tipos de filtros (explicados en teoría) y mostrar el filtrada Explicación imágenes secuencialmente Let8217s verificar las funciones de OpenCV que involucran sólo el procedimiento de alisado, desde el resto ya se conoce por ahora. Normalizado bloque de filtro: OpenCV ofrece la falta de definición de función para realizar alisado con este filtro. Especificamos 4 argumentos (más detalles, revisar la referencia): src. Fuente DST imagen. Tamaño de imagen de destino (w, h). Define el tamaño del núcleo a utilizar (de píxeles de ancho w y altura h píxeles) del punto (-1, -1). Indica que el punto de anclaje (el píxel evaluado) se encuentra en relación con el vecindario. Si no es un valor negativo, entonces el centro del núcleo se considera el punto de anclaje. Se lleva a cabo por el desenfoque gaussiano función: Aquí utilizamos 4 argumentos (más detalles, revisar la referencia OpenCV): Indicador 8220Candle 038 TMA8 open8221 Hola a todos, Aquí es un indicador codificado por uno de los lectores de mi página web. Nos comprar si. vela alcista (cerca GT Open) cerrar y abrir gt triangular media móvil 8, aplicadas a abrir más bajo de la TMA8 vela lt con al menos 1 punto por debajo del tamaño TMA8 del tamaño de la sombra gt inferior del tamaño del cuerpo de la lt sombra superior 2 pips sin doji. tamaño del cuerpo gt 3 pips Por supuesto, se venden por condiciones opuestas. Así que aquí está la información code. No en este sitio es un consejo de inversión ni una solicitud para comprar o vender cualquier instrumento financiero. El rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros. Trading puede exponerlo al riesgo de pérdida mayor de sus depósitos y sólo es adecuado para inversores experimentados que tienen medios económicos suficientes para soportar dicho riesgo. ProRealTime archivos ITF y otros accesorios: Nueva República Popular China también está en YouTube, suscribirse a nuestro canal de contenido exclusivo y tutoriales 58 puestos 8226 62 Seguidores 58 puestos 8226 62 Seguidores Gusta Integrar px - imagen Altura relacionadas usuarios mensajes Doctrading