高空抛物监测本实践为AidLux智慧社区训练营学习总结，感谢授课讲师张大刀。参考链接：https://blog.csdn.net/qq_32214321/article/details/107912440https://zhuanlan.zhihu.com/p/398944211直接从技术路线开始高空抛物识别难点高空抛物相机一般以仰视的角度，往住宅楼拍摄，抛出物体相对于整个楼栋，目标太小；干扰因素较多，如白天的飞鸟、飘落的树叶、夜晚的背景楼栋灯光等；环境影响如雨天、雾天、逆光等环境对结果影响较大。数据采集数据采集模块的难点在于相机的位置和角度的安装，对于不同的层高，建议的安装距离和分辨率选择对
AI图像行为分析算法通过python+opencv深度学习框架对现场操作行为进行全程实时分析，AI图像行为分析算法通过人工智能视觉能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合SOP流程规定，并对违规操作行为进行自动抓拍告警。OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高
Ubuntu18.04系统安装OpenCv文章目录Ubuntu18.04系统安装OpenCv前言一、安装环境依赖二、下载OpenCv源码三、安装OpenCv四、检测安装是否成功前言Ubuntu18.04系统安装OpenCv。一、安装环境依赖打开新终端，按如下指令顺序依次输入，配置OpenCv环境依赖。sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devsudoapt-getinstallpython
《数字图像处理-OpenCV/Python》连载（4）图像的读取与保存本书京东优惠购书链接：https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏：https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html第1章图像的基本操作为了方便初学者从零开始学习OpenCV-Python，本书从图像的读取、保存和显示等基本操作开始介绍，使读者可以循序渐进地使用和理解本书的每一个例程。本章内容概要◎图像、视频文件和多帧图像（动图）的读取与保存。◎从网络地址读取图像和含中文路径图像的读取方法。◎图像的显示方法，包括使用Matp
明厨亮灶监控实施方案通过python+opencv网络模型图像识别算法，一旦发现现场人员没有正确佩戴厨师帽或厨师服，及时发现明火离岗、不戴口罩、厨房抽烟、老鼠出没以及陌生人进入后厨等问题生成告警信息并进行提示。OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。
实现思路🤔基于ffmpeg，画布的方式，创建画布->水印->旋转->抠图->叠加到图像上基于ffmpeg，旋转图片的方式，填充->水印->顺时针旋转->逆时针旋转->截图基于opencv，创建画布->水印->仿射变换->水平垂直拼接->叠加图片上经测试比对，opencv实现方式效率是最快的代码实现💨FFmpeg旋转画布方式这种方式相对实现简单一些，但经过试验，对于一个2k的视频，实现全屏文字倾斜，效率太慢了。不知道是我代码问题，还是什么问题。如果有大佬能提高效率，方便指导一二，抱拳了.实现参考https://blog.csdn.net/qq_38722827/article/details/
参考：https://chtseng.wordpress.com/2018/09/18/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BC%B0%E7%AE%97%E5%89%8D%E6%96%B9%E4%BA%BA%E7%89%A9%E7%9A%84%E8%B7%9D%E9%9B%A2/WeChat_202306111606201、cv2加载摄像头慢解决方法，单独重新cv2.VideoCapture()https://blog.csdn.net/captain5339/article/details/128857313classVideoCapture:"""CustomizedVideoCa
对https://blog.csdn.net/weixin_46291251/article/details/117996591这哥们代码的一些修改importcv2importnumpyasnpimportosimportshutilimportthreadingimporttkinterastkfromPILimportImage,ImageTkchoice=0#首先读取config文件，第一行代表当前已经储存的人名个数，接下来每一行是（id，name）标签和对应的人名id_dict={}#字典里存的是id——name键值对Total_face_num=999#已经被识别有用户名的人脸个
前面我们已经了解了Harris函数来进行角点检测，因为角点的特性，这些角点在图像旋转的时候也可以被检测到。但是，如果我们放大或缩小图像时，就可能会丢失图像的某些部分，甚至有可能增加角点的质量。这种损失的现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)尺度不变特征变换可以解决这个问题。注意:SIFT并不检测关键点(关键点由DifferenceofGaussians检测)，SIFT会通过一个特征向量来描述关键点周围区域的情况。DoG操作的最终结果会得到感兴趣的区域(关键点)，这将通过SIFT来进行说明。函数说明：sift=c
我是ubuntu18.self.options[“opencv”].with_ffmpeg=True关键是gcc版本需要conan支持，比如我的是：compiler=gcccompiler.version=7.5此外还需要安装系统所需库：https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/132559789甚至来说，可以装一些系统编译好的，免得没有系统文件：sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoaptinstallffmpeg--fix-missingsudoapt-getinstallpkg-configsu
