Cv2 média móvel no Brasil

Eu tenho usado o opencv com o python por duas semanas que eu quero encontrar o centro de um objeto movente. Eu encontro primeiramente a diferença do frame e bit bit bit após o bitwise saiu como um grupo de pontos brancos em torno do objeto movente do rotor do quadril como você pode Veja na imagem abaixo. Então, minha pergunta é: Qual método devo usar para encontrar o centro de um objeto em movimento quad rotor, como neste caso. Eu pensei que talvez apenas encontrar centro médio de todos esses pontos, mas eu não sei como fazê-lo. Aqui está a amostra picture. Here é o meu code. first de todos agradecer dervish para answer. I apenas tentei aplicar método para encontrar centro de massa que funciona, mas como dervish não preciso como eu need. so eu vim com outra idéia se eu mudar Brilho de diffframe é tornar mais fácil, preciso para usar método como contornos ou outro método. Hi, este vai ser um artigo muito simples, mas você vai encontrá-lo muito útil É sobre a extração de fundo de um Video. Suppose você está Dado vídeo de filmagens de tráfego, pode ser alguma coisa como este Traffi C na Índia e você é convidado a encontrar um fundo aproximado Ou qualquer coisa como that. Background extração vem importante no objeto de rastreamento Se você já tem uma imagem do fundo nua, então é simples Mas em muitos casos, você não terá tal Imagem e assim, você terá que criar um que é onde Running Average vem a calhar. Eu pensei sobre isso quando um cara fez uma pergunta em SOF Link. A função que usamos aqui para encontrar Running Average é Por exemplo, se estamos assistindo a um vídeo, vamos continuar alimentando cada quadro para esta função, ea função manter a encontrar as médias De todos os quadros fornecidos a ele conforme a relação abaixo. src não é nada, mas a nossa imagem de origem Pode ser em escala de cinza ou imagem colorida e de 8 ou 32 bits floating point. dst é a imagem de saída ou acumulador com os mesmos canais que o Da imagem de origem, e é de 32 bits ou 64-bit ponto flutuante Também, devemos declará-lo primeiro a um valor que será tomado como valor inicial. alpha é o peso da imagem de entrada De acordo com Docs, alfa regula o Velocidade de atualização quão rápido o acumulador esquece sobre imagens anteriores Em palavras simples, se alfa é um valor mais alto, a imagem média tenta pegar mesmo muito rápido e curto mudanças nos dados Se é menor valor, a média torna-se lento e não vai considerar rápido Mudanças nas imagens de entrada vou explicar Um pouco com a ajuda de imagens no final do artigo. Em cima do código, tenho definido duas médias, uma com maior valor alfa e outra com menor valor alfa para que você possa entender o efeito de alfa Em primeiro lugar, ambos são definidos para o quadro inicial Da captura E no laço obtêm updated. You pode ver alguns resultados na ligação de SOF que eu forneci já que eu forneço aqueles resultados aqui, você pode verificar o código eo valor alfa there. I usou meu webcam e quadro original conservado e média running em Um instante particular. Este é um quadro de um vídeo de tráfego típico tomado por uma câmera estacionária Como você pode ver, um carro está indo na estrada, ea pessoa está tentando atravessar a estrada em um determinado instante de tempo. Correndo a média naquele tempo Não há nenhuma pessoa e carro nesta imagem Realmente está lá, tem um olhar próximo, então você verá, ea pessoa é mais desobstruída do que o carro, desde que o carro está movendo muito rapidamente e através da imagem, Não tem muito efeito em média, mas a pessoa está lá por um longo t Ime, uma vez que ele é lento e em movimento através da road. Now precisamos ver o efeito de alfa sobre estas imagens. Smoothing Images. A explicação abaixo pertence ao livro Computer Vision Algoritmos e Aplicações por Richard Szeliski e LearningOpenCV. Smoothing também chamado Blurring é uma operação de processamento de imagem simples e freqüentemente usado. Há muitas razões para suavizar Neste tutorial vamos nos concentrar em suavização, a fim de reduzir o ruído outros usos serão vistos nos seguintes tutorials. Para executar uma operação de suavização vamos aplicar um filtro Para a nossa imagem O tipo mais comum de filtros são lineares em que o valor de um pixel de saída ie é determinado como uma soma ponderada de valores de pixel de entrada i e. É chamado o kernel que não é nada mais do que os coeficientes do filtro. Visualizar um filtro como uma janela de coeficientes deslizamento através da imagem. Há muitos tipos de filtros, aqui vamos mencionar o mais utilizado. Normalized Box Filter. This filtro é o mais simples de todos os outpu Cada T pixel é a média de seus vizinhos do kernel todos eles contribuem com pesos iguais. O kernel está abaixo. Gaussian Filter. Probably o filtro mais útil, embora não o mais rápido Gaussian filtragem é feito convolvendo cada ponto na matriz de entrada com um kernel gaussiano E, em seguida, somando-os todos para produzir a matriz de saída. Apenas para tornar a imagem mais clara, lembre-se como um kernel 1D Gaussian parecer. Assumindo que uma imagem é 1D, você pode notar que o pixel localizado no meio teria o maior peso O peso de seus vizinhos diminui à medida que a distância espacial entre eles eo pixel central aumenta. Lembre-se que um Gaussiano 2D pode ser representado como. qual é a média do pico e representa a variância por cada uma das variáveis ​​e. Median Filter. O filtro mediano Passar por cada elemento do sinal neste caso a imagem e substituir cada pixel com a mediana de seus vizinhos pixels localizados em uma vizinhança quadrada em torno do pixel avaliado. Bilateral Filter. So até agora , Nós explicamos alguns filtros que o objetivo principal é suavizar uma imagem de entrada No entanto, às vezes os filtros não só dissolver o ruído, mas também suavizar as bordas Para evitar isso em certa medida, pelo menos, podemos usar um filtro bilateral. De uma maneira análoga ao filtro gaussiano, o filtro bilateral também considera os pixels vizinhos com pesos atribuídos a cada um deles. Estes pesos têm duas componentes, a primeira das quais é a mesma ponderação usada pelo filtro Gaussiano. O segundo componente leva em consideração a diferença Na intensidade entre os pixels vizinhos eo avaliado. Para uma explicação mais detalhada você pode verificar este link. What faz este do. Loads do programa uma imagem. Aplie 4 tipos diferentes dos filtros explicados na teoria e mostra as imagens filtradas seqüencialmente.