原文:前景檢測算法_1(codebook和平均背景法)

前景分割中一個非常重要的研究方向就是背景減圖法,因為背景減圖的方法簡單,原理容易被想到,且在智能視頻監控領域中,攝像機很多情況下是固定的,且背景也是基本不變或者是緩慢變換的,在這種場合背景減圖法的應用驅使了其不少科研人員去研究它。 但是背景減圖獲得前景圖像的方法缺點也很多:比如說光照因素,遮擋因素,動態周期背景,且背景非周期背景,且一般情況下我們考慮的是每個像素點之間獨立,這對實際應用留下了很大 ...

2012-04-08 22:35 6 23510 推薦指數:

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前景檢測算法_2(幀差1)

  幀差背景減圖中的一種,只不過是幀差不需要建模,因為它的背景模型就是上一幀的圖,所以速度非常快,另外幀差對緩慢變換的光照不是很敏感,所以其用途還是有的,有不少學者對其做出了出色的改進。   其基本原理可以用下面公式看出:   |i(t)-i(t-1)|<T ...

Tue May 01 17:28:00 CST 2012 13 27969
前景檢測算法_3(GMM)

摘要   本文通過opencv來實現一種前景檢測算法——GMM,算法采用的思想來自論文[1][2][4]。在進行前景檢測前,先對背景進行訓練,對圖像中每個背景采用一個混合高斯模型進行模擬,每個背景的混合高斯的個數可以自適應。然后在測試階段,對新來的像素進行GMM匹配,如果該像素值能夠匹配 ...

Sat Jun 02 17:37:00 CST 2012 19 32290
[轉]前景檢測算法--ViBe算法

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 轉自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866319 因為監控發展的需求,目前前景檢測的研究 ...

Fri Dec 23 17:29:00 CST 2016 0 7281
前景檢測算法_4(opencv自帶GMM)

  前面已經有3篇博文介紹了背景減圖方面相關知識(見下面的鏈接),在第3篇博文中自己也實現了gmm簡單算法,但效果不是很好,下面來體驗下opencv自帶2個gmm算法。   opencv實現背景減圖1(codebook和平均背景)   http://www.cnblogs.com ...

Sat Jun 02 18:59:00 CST 2012 15 29784
死鎖檢測算法

目錄 一、 實驗目的 3 二、實驗內容 3 1. 數據輸入: 3 2. 處理要求: 3 三、實現思路 4 死鎖檢測機制: 4 四、主要的數據結構 4 //頭文件與宏定義 4 //進程結構體定義 4 //初始化 ...

Thu Jun 24 02:10:00 CST 2021 0 295
圖像檢測算法

分類:通常圖像分類並沒有什么用處,只是得出一張圖片里面有什么。 定位+分類:知道圖片中有個什么,也把這個物體定位出來了,但是也沒啥用,因為日常生活中一張圖片中可能有多個物體。 物體檢測:做到這一步在實際中就有用處了。 IOU(交並比) 用於衡量定位的准確度, 一般IOU >= 0.5 ...

Fri Aug 28 04:34:00 CST 2020 0 3668
社區檢測算法--Infomap

https://zhuanlan.zhihu.com/p/53085574 總結一下,Infomap 算法的大體步驟如下(看起來跟 Louvain 有些許類似): (1)初始化,對每個節點都視作獨立的群組; (2)對圖里的節點隨機采樣出一個序列,按順序依次嘗試將每個節點賦給鄰居節點所在的社區 ...

Wed Sep 09 19:44:00 CST 2020 0 659
目標檢測算法-MRCNN

MRCNN網絡結構: 一.Activation maps Moudle 這個模塊中將原始的輸入圖像,經過一系列的卷積操作輸出feature map,這部分可以使用各種經典的網絡結構,這部 ...

Sat Jul 11 01:49:00 CST 2020 0 884
 
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