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 ...
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 .createBackgroundSubtractorMOG 参数介绍: .createBackgroundSubtractorKNN 参数介绍: BackgroundSubstractorMO ...
2022-04-18 21:53 0 975 推荐指数:
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 ...
注意 opencv 的坐标轴,x 轴向右,和 width 对应,y 轴向下,和 height 对应; 1. MOG2 与 KNN MOG:Mixture of Gaussian import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./data/video ...
git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 使用mog2算法进行背景分割 使用knn进行背景分割 顺便检测运动物体 ...
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 ...
1,CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法。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 ...
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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 ...
一、概述 实现步骤: 1.将图像转为灰度图 2.使用滤波器去除图像中的噪音 3.创建一个光模式图像 4.用光模式矩阵减去处理过后的图像矩阵 5.输出图像 ps:此案例并不适合所有的情况,特别是生成光模式背景。如果是较为复杂且是彩色图像则完全没法发使用这种 ...