OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是一个强大的计算机视觉和机器学习库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它支持多种编程语言，包括C++、Python、Ruby等，并且可以在Linux、Windows、Android以及Mac OS等操作系统上运行。OpenCV的核心特点是其轻量级和高效性，由C函数和C++类组成，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。 在ESP32和ESP32S3这样的微控制器上移植OpenCV，意味着我们可以将高级的图像处理技术应用于嵌入式系统，例如物联网(IoT)设备。ESP32S3是Espressif Systems推出的一款集成了Wi-Fi和蓝牙功能的SoC，适用于移动设备、可穿戴设备和智能家居等场景。与ESP32相比，ESP32S3具有双核CPU，更加强大的处理能力，特别是对于图像处理任务，其中Core0用于处理Wi-Fi数据传输，而Core1则专注于视觉处理任务。 移植OpenCV到ESP32S3时，硬件电路设计至关重要。考虑到内存需求，通常会选用内置8MB Flash和8MB SPI RAM的模块。此外，选用如OV2640这样的摄像头模块作为输入源，以及一个240x240 LCD屏幕用于实时显示图像处理结果，便于调试。这样的开发板在电商平台上可以找到，搜索关键词“esp32s3 opencv”即可。 移植过程中，软件部分的实现包括目标检测和颜色识别。在目标检测示例中，首先将RGB565格式的图像转换为灰度图像，然后进行二值化处理，以便更容易地识别目标。使用的OpenCV函数包括`cvtColor()`和`threshold()`。二值化后的图像能够清晰地突出目标物体。 对于颜色识别，如果图像格式为JPEG，可以直接在LCD屏幕上显示。如果不是，则可以读取像素值进行分析。例如，使用`Mat::at()`函数获取指定位置的像素RGB值，从而实现颜色识别。开发板提供的DEMO源代码可以通过ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework）进行编译和运行。 将OpenCV移植到ESP32S3这样的微控制器上，可以实现低功耗、高性能的图像处理解决方案，这对于物联网应用尤其有价值。通过无线Wi-Fi传输识别结果，可以构建远程监控、智能安全系统等创新应用。这种移植不仅扩展了OpenCV的应用范围，也为嵌入式系统开发带来了新的可能性。

MATLAB 实时视频图像处理模板，思路可延伸至转炉自动出钢之下渣检测功能。

基于块的运动估计 将图像分成一个个规则的图像块，对每个块进行运动估计。 广泛应用于各种视频压缩编码标准中。 块运动模型 块平移模型 假定每个块只做平移运动 优点：实现简单 缺点：1、不能表征旋转、缩放和局部变形；2、物体边界和块边界通常不一致，导致块失真；3、同一块可能包含多个运动物体。 可变形块模型 可以对物体的旋转、缩放、变形建模 三种模型：投影运动、仿射运动、双线性运动

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究 (c)07：35：24 (d)07：55：24 图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图 由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结 果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。 为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比 较，进一步验证算法可行性和准确性。由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪 来检测能见度，费用太过昂贵。我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际 测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。 根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转 换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。从早上06：30：02到07：55：24，由天 气图像的变化过程，可以看到能见度在逐渐变大。由实验数据的变化可以看出，实验结 果与实际情况变化也相符。 表4—1能见度检测结果 图像 a b C d 目测能见度(m) 53．0 55．0 59．0 67 检测能见度(m) 45．2 46．8 50．6 59．7 绝对误差(m) 7．8 8．2 8．4 7．3 相对误差 14．7％ 14．9％ 14．2％ 10．9％ 对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。实 验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。对于非雾天的最远可视点 的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点 作为最远可视点。由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。 47

专业级FPGA视频图像处理开发平台 这款FPGA视频图像处理开发平台是根据本公司一个视频图像处理项目进行改进衍生而来，不管硬件设计还是软件程序的编写，都出自产品研发工程师之手，因此，这款开发平台可以堪称“专业级”，贴近产品，贴近研发的第一线。这样的一款产品非常适合即将从事或者正在从事FPGA视频图像处理的学生、工程师等群体

移动开发-基于NIOSⅡ的视频图像处理系统设计.pdf

包含了中英文文档 dll库文件 示例源码 core fuzzy genetic image machinelearning math neuro video vision AForge.Imaging —— 日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库 AForge.Genetic -进化算法编 程库 AForge.MachineLearning —— 机器学习类库 AForge.Robotics —— 提供一些机器学习的工具类库 AForge.Video —— 一系列的视频处理类库 AForge.Fuzzy —— 模糊推理系统类库 AForge.Controls—— 图像，三维，图表显示控件

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_用matlab读取视频文件中的图像并对图像中的运动目标检测_运动目标检测_视频图像 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

本文在了解了运动目标检测的背景相关检测方法后，对其中的视觉背景提取(ViBE)算法和混合高斯背景建模算法(GMM)进行了研究，学习了算法的理论内容，并在MATLAB平台进行单车辆检测、多车辆检测和动态环境检测的测试实验。