． 用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配，如果成功则判定该点为背景点，否则为前景点． 混合高斯模 ...

参考文献　Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction　ICPR 2004 创新点：自适应调整K的大小，而不是固定的3~5. 实际场景中，不同的区域背景的状态个数通常是不一样的，随着场景的变化，同一个区域 ...

转自：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725 一、理论 混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景 ...

目前，基于二值化图像提取运动目标仍具有广泛的应用。但是，在提取运动目标之前必须进行背景建模。 背景建模的方法很多，如平均法，最大值最小值统计法，单高斯建模法，加权平均法等，而混合高斯背景建模应该来说是比较成功的一种。 为什么这么说呢？ 机器视觉算法提取运动目标面临的基本问题：图像抖动，噪声干扰 ...

转自：http://blog.csdn.net/wqvbjhc/article/details/5485242 混合高斯模型原理 混合高斯模型跟高斯变量之和看起来有一点像, 注意不要把它们弄混淆了. 混合高斯模型给出的概率密度函数实际上是几个高斯概率密度函数的加权 ...

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在运动目标的前景检测中，GMM的目标是实现对视频帧中的像素进行前景/背景的二分类。通过统计视频图像中各个点的像素值获取背景模型，最后利用背景减除的思想提取出运动目标。 步骤 GMM假设在摄像机固定的场景下，在一段足够长的时间区间内，背景目标出现的概率要远高于前景目标。利用监控视频的这一特点 ...

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明：‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ ...