小编Rak*_*G B的帖子

当相机静止时，只需使用光流减去当前帧的前一帧即可轻松检测运动：

• OpenCV v2.4.9.0：运动分析和对象跟踪

• OpenCV v3.0：运动分析和目标跟踪

但是如何在我们自己运动的过程中检测到运动物体呢？当相机移动时，前一帧和当前帧之间的任何差异（减去）都会给我们带来背景的移动。

此外，前景（电线杆、树木）将比背景（天空）移动得更快。如果我们观察偏离运动平均值的所有事物，我们会发现这些杆子和树木，但它们实际上是静止的。

当我们的相机移动时，如何检测其他物体的运动？

目前我有3个swift文件:ManualViewController,AutoViewController,Main

ManualViewController是带有表视图的UIViewController.AutoViewController是一个带有几个按钮的UIViewController.Main只是一个包含表视图所有数据的swift文件.

使用TabBarController控制ManualViewController和AutoViewController.

当我运行应用程序时,Main.swift中找到的初始内容将加载到表视图中.当我转到下一个视图即AutoViewController并单击按钮来更改Main.swift中的数据时,数据会发生变化.问题是当我切换回ManualViewController时,表仍然包含旧数据而不是更新数据.

我也试过这个:

override func viewWillAppear(animated: Bool) 
{
    super.viewWillAppear(false)
    self.tableView.reloadData()
}

它仍然没有用.

我从这里使用RAMAnimatedTabBarController模块:https: //github.com/Ramotion/animated-tab-bar

我使用Xcode 6在swift 1.2中开发了我的整个应用程序,应用程序运行得很好.我想尝试使用带有swift 2.0的Xcode 7对我的应用程序进行"侧载".我有太多的错误,我设法解决了大多数错误,但有三个.

1)来自该RAMAnimatedTabBarController模块的这行代码抛出一个错误,说明在Xcode 6中完美编译时无法激发该函数:

 var  constranints = NSLayoutConstraint.constraintsWithVisualFormat(formatString,options:NSLayoutFormatOptions.DirectionRightToLeft,metrics: nil,views: containersDict as [NSObject : AnyObject])

编译器错误是:

无法使用类型为'(String,options:NSLayoutFormatOptions,metrics:nil,views:[NSObject:AnyObject])的参数列表调用'constraintsWithVisualFormat'

2)抛出另一个异常错误:

链接器命令失败,退出代码为1(使用-v查看调用)

3)另一个:

(null):错误:无法解析调试映射"/Users/Rakshith/L​​ibrary/Developer/Xcode/DerivedData/Blubot-heabwwmhqxxvctaabxkwcpgzsadx/Build/Intermediates/SwiftMigration/Blubot/Products/Debug-iphonesimulator/BlubotTests.xctest/BlubotTests" : 没有相应的文件和目录

我的项目究竟出了什么问题？它仍然设置为iOS 8.3.

我一直试图在广场周围找到4条线,以便我可以获得正方形的顶点.由于准确性,我采用这种方法而不是直接使用Harris或轮廓方法找到角点.在opencv中使用内置函数中的houghlines,我无法获得全长行来获得交叉点,而且我也得到了太多不相关的行.我想知道参数是否可以微调以获得我的要求？如果是,我该如何解决？我的问题与此处的问题完全相同.但是,即使在更改这些参数后,我也无法获得这些线条.我已将原始图像与代码和输出相关联:

原始图片:

码:

#include <Windows.h>
#include "opencv2\highgui.hpp"
#include "opencv2\imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/videoio/videoio.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, const char** argv)
{

    Mat image,src;
    image = imread("c:/pics/output2_1.bmp");
    src = image.clone();
    cvtColor(image, image, CV_BGR2GRAY);
    threshold(image, image, 0, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY_INV);

    namedWindow("thresh", WINDOW_NORMAL);
    resizeWindow("thresh", 600, 400);

    imshow("thresh", image);

    cv::Mat edges;

    cv::Canny(image, edges, 0, 255);

    vector<Vec2f> lines;
    HoughLines(edges, lines, 1, CV_PI / 180, 100, 0, 0);
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); …