最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了 # -*-coding:utf-8 -*- __author__ = ZJL import cv2 import time # 保存截图 save_path = '

opencvsharp移动物体检测监控（源码范例），有助于学习

在OpenCV和C++的框架下实现的，这个程序可以在.Net下运行，并且返回位置的坐标和跟踪物体。

基于YOLOv5的移动物体检测分类系统源码，可根据不同的权重模型对不同的物体进行识别。 图形化界面基于PyQT5。整体分为三个主要的功能模块。 图片检测 图片检测功能分为单张图片检测和文件夹批量检测。 单张图片检测 选择图片后进行检测标注并直接展示结果。 文件夹检测 选择文件夹后对文件夹中的所有图片进行批量检测，检测结果将存放至tmp/cls文件夹下的对应类别中。一张图片中若包含多种类别，那么该图片将会被保存至多个类别文件夹。例如一张图片即包含了人和公交车，那么tmp/cls/人以及tmp/cls/公交车这两个分类文件夹中都可以找到这张图片 视频检测 视频检测支持本地视频检测及网络视频检测。 本地视频检测 本地视频检测只需要点击选择视频按钮，打开一个本地视频即可。 视频检测将实时检测视频的每一帧，并将其进行标注后实时展示。同图片文件夹检测，可以将每一帧的结果分类保存到类别文件夹中，由于涉及大量IO操作，创建子线程保存图片以保证流畅度。 网络视频检测 网络视频检测暂只支持视频源，视频网站上的视频需要先手动进行解析。 然后会自动将视频保存至tmp/video/中，进行检测。

基于YOLO的移动物体检测分类系统.zip

用qt写的调用摄像头的小例子，可以实现对镜头前物体的检测

linear_interpolator：我个人在C ++中实现线性插值。 我获取了一个移动物体的地理坐标并计算了速度。 从那里开始，我实现了线性插值以计算不同时间点的速度

vs2015+opencv3.1.0+ c++实现 获取移动物体的轨迹和中心点 Opencv学习笔记 目标跟踪

QT 5.6.2 VS2013 opencv2.4.9 实现QT做界面 opencv打开摄像头区域入侵检测并跟踪 可以扩展为检测到入侵播放报警声音，https://blog.csdn.net/weixin_39276851/article/details/106721579

在上一篇文章中实现了树莓派下对摄像头的调用，有兴趣的可以看一下：python+opencv实现摄像头调用的方法 接下来，我们将使用python+opencv实现对移动物体的检测 一、环境变量的配置 我们可以参照上一篇文章对我们的树莓派进行环境的配置 当我们将cv2的库安装之后，就可以实现对摄像头的操作 二、摄像头的连接 在此实验中，我使用的为usb摄像头 当我们连接摄像头之后，终端输入 ls /dev/video* 如果终端提示如下： 则表示摄像头连接成功 三、编码实现对移动物体的检测 使用python编写程序，实现对移动物体的检测，代码如下 #encoding=utf-8 import