摘要 　　本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配 ...

背景 　　|i(t)-i(t-1)|>=T 前景 　　其中i(t) ...

　　前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接)，在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法，但效果不是很好，下面来体验下opencv自带2个gmm算法。 　　opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) 　　http://www.cnblogs.com ...

一、运动目标检测简介 视频中的运动目标检测这一块现在的方法实在是太多了。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。先简单从视频中的背景类型来讨论。 静态背景下的目标检测，就是从序列图像中将实际的变化 ...

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法，因为背景减图的方法简单，原理容易被想到，且在智能视频监控领域中，摄像机很多情况下是固定的，且背景也是基本不变或者是缓慢变换的，在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它。 但是背景减图获得前景图像的方法缺点 ...

分类：通常图像分类并没有什么用处，只是得出一张图片里面有什么。 定位＋分类：知道图片中有个什么，也把这个物体定位出来了，但是也没啥用，因为日常生活中一张图片中可能有多个物体。 物体检测：做到这一步在实际中就有用处了。 IOU（交并比） 用于衡量定位的准确度，　一般IOU　>= 0.5 ...

目录 一、 实验目的 3 二、实验内容 3 1． 数据输入： 3 2． 处理要求： 3 三、实现思路 4 死锁检测机制: 4 四、主要的数据结构 4 //头文件与宏定义 4 //进程结构体定义 4 //初始化 ...

目标检测任务中通常分为两个子任务:产生proposal以及将proposal分类，CRAFT对Faster-RCNN进行改进，分别对Faster-RCNN中的两个阶段进行了一定的改进，对于生成目标proposal阶段，在RPN的后面加了一个二值的Fast-RCNN分类器来对RPN生成 ...