一、WACV會議的背景和歷史
WACV是指IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision,即IEEE冬季計算機視覺應用會議。該會議自2008年開始舉辦,是一個專注于計算機視覺應用方面的會議。 此外,WACV是CVPR、ICCV以及ECCV之外的一個計算機視覺頂會,被廣泛認為是該領域中的重要會議之一。
在WACV的過去幾屆會議中,來自學術界和工業界的各種研究人員都參與了其中,使它成為了一個有著豐富經驗和交流的平臺。會議內容主要涵蓋計算機視覺的各個方面,如目標檢測和追蹤、圖像分割和分類等。
會議每年在美國某個城市召開,通常在一月下旬或二月上旬,持續兩到三天。WACV的論文和演示是會議的主要內容,而每屆會議還設有特邀演講和工業論壇等活動,旨在為參會者提供更多的學習和交流機會。
二、WACV會議的重要性
WACV會議在計算機視覺領域中具有相當的地位和影響力,尤其是在計算機視覺應用領域。我認為WACV會議之所以備受關注,主要有以下幾個方面的原因:
三、WACV會議的特點
WACV會議的特點主要表現在以下幾個方面:
四、WACV會議實踐案例
在這里,我們通過一篇實踐案例,具體了解WACV會議中發表的論文具體內容:
案例:針對高速行駛汽車的圓柱形目標跟蹤與測量(Tracking and Measuring Cylindrical Objects for High-Speed Vehicles)
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('trackingDemo.avi')
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
while(1):
ret, frame = cap.read()
fgmask = fgbg.apply(frame)
fgmask = cv2.erode(fgmask, None, iterations=2)
fgmask = cv2.dilate(fgmask, None, iterations=2)
contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
if cv2.contourArea(c) < 500:
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('fgmask', fgmask)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
該案例中,作者提出了一種基于移動對象檢測和跟蹤的方法,旨在對高速行駛汽車上的圓柱形目標進行實時跟蹤。該方法中,作者使用了基于背景差分的方法來檢測移動目標,并對檢測到的目標應用了一些形態學方法來提高檢測效果。
文章的計算和實驗結果表明,該方法能夠跟蹤圓柱形目標,同時也能夠實現目標的測量,可以應用在高速列車的安全管理和智能駕駛領域。