原文:Opencv之背景消除建模(BSM)

Opencv 背景消除建模 BSM 在opencv中有两种方法可以进行背景消除: 其一 基于机器学习 Knn K个最近邻 背景消除建模 其一 基于图像分割 GMM,抗干扰图像分割 背景消除建模 BS ,Background Subtraction 相关API BackgroundSubtractor BackgroundSubtractorMOG 图像分割方法 BackgroundSubtract ...

2018-11-22 19:44 0 1012 推荐指数:

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OpenCV使用MOG和KNN实现视频背景消除建模(背景差分)

一、概述   案例:使用MOG和KNN实现视频背景消除建模,使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG()和createBackgroundSubtractorKNN()来实现   1.createBackgroundSubtractorMOG()参数介绍 ...

Tue Apr 19 05:53:00 CST 2022 0 975
OpenCV--背景建模

背景建模 帧差法 由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单,但是会 引入噪音和空洞问题 ...

Fri Feb 14 03:37:00 CST 2020 0 1743
OpenCV ——背景建模之CodeBook(1)

1,CodeBook算法流程介绍   CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏,缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建 ...

Thu Mar 17 01:06:00 CST 2016 2 3509
OpenCV ——背景建模之CodeBook(2)

1,CodeBook的来源  先考虑平均背景建模方法。该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有 ...

Fri Mar 18 04:17:00 CST 2016 0 2539
OpenCV常见的几种背景消除的方法

1、肤色侦测法 肤色提取是基于人机互动方面常见的方法。因为肤色是人体的一大特征,它可以迅速从复杂的背景下分离出自己的特征区域。一下介绍两种常见的肤色提取: (1)HSV空间的肤色提取 HSV色彩空间是一个圆锥形的模型,具体如右图所示: 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常说的颜色名称 ...

Wed Sep 26 19:28:00 CST 2012 0 9755
背景建模】VIBE

  ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法,该算法主要不同之处是背景模型的更新策略,随机选择需要替换的像素的样本,随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时,随机的更新策略,在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性。 背景模型的初始化   初始化是建立背景模型的过程,一般的检测 ...

Tue Jan 21 18:21:00 CST 2014 0 14386
背景建模】SACON

  SACON(SAmple CONsensus)算法是基于样本一致性的运动目标检测算法。该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景。 算法框架图      由上图可知,该算法主要分为四个主要部分,分别是邻域差分、SACON算法核心处理、空洞填充后处理、TOM(Time ...

Thu Jan 23 19:14:00 CST 2014 1 4458
 
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