運動目標檢測ViBe算法
一、運動目標檢測簡介 視頻中的運動目標檢測這一塊現在的方法實在是太多了。運動目標檢測的算法依照目標與攝像機之間的關系可以分為靜態背景下運動檢測和動態背景下運動檢測。先簡單從視頻中的背景類型來討論。 靜態背景下的目標檢測，就是從序列圖像中將實際的變化 ...
原文：運動目標前景檢測之ViBe源代碼分析
一方面為了學習，一方面按照老師和項目的要求接觸到了前景提取的相關知識，具體的方法有很多，幀差 背景減除 GMM CodeBook SOBS SACON VIBE W 多幀平均 光流 稀疏光流 稠密光流 運動競爭 Motion Competition 運動模版 運動歷史圖像 時間熵 等等。更為具體的資料可以參考一下鏈接，作者做了很好的總結。點擊打開鏈接http: blog.csdn.net zoux ...
2015-04-17 09:56 0 3045 推薦指數：
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[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 ...
前景目標檢測1（總結）
運動前景對象檢測一直是國內外視覺監控領域研究的難點和熱點之一，其目的是從序列圖像中將變化區域從背景圖像中提取出來，運動前景對象的有效檢測對於對象跟蹤、目標分類、行為理解等后期處理至關重要，那么區分前景對象，非常關鍵的一個問題是確定一個非常合適的背景，背景從象素的角度來理解，每一個象素 ...
運動背景下的運動目標檢測
各種目標檢測方法介紹（懶人可以直接略過） 目標檢測是一個老話題了，在很多算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事：檢測當前圖片中有沒有目標？如果有的話，在哪？按照先驗知識和背景運動來划分的話，目標檢測方法大概可以分為兩大類： 第一，已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類 ...
高斯混合背景模型運動目標檢測
在運動目標的前景檢測中，GMM的目標是實現對視頻幀中的像素進行前景/背景的二分類。通過統計視頻圖像中各個點的像素值獲取背景模型，最后利用背景減除的思想提取出運動目標。 步驟 GMM假設在攝像機固定的場景下，在一段足夠長的時間區間內，背景目標出現的概率要遠高於前景目標。利用監控視頻的這一特點 ...
靜態背景下運動目標檢測
前言：運動對象常用在視頻監控領域，目的是從序列圖像中將變化區域從背景圖像中提取出來，運動區域的有效檢測對目標分類、跟蹤、行為理解等后期處理非常重要。根據攝像機與運動目標之間的關系可分為靜態背景下的運動目標檢（攝像機靜止）和動態背景下的運動目標檢測（攝像機也同時運動）。項目中我用到的是靜態背景下 ...
【Matlab】運動目標檢測之“光流法”
。 光流法檢測運動物體的原理：首先給圖像中每個像素點賦予一個速度矢量（光流），這樣就形成了光流場。如 ...
小作業-OpenCV實現運動目標檢測
使用已有的混合高斯前景檢測庫函數，實現一段視頻中的運動目標檢測 根據OpenCV官方提供的樣例代碼所寫 createBackgroundSubtractorMOG2()有3個參數，分別是歷史像素對背景像素計算值的影響時間，判斷是否為前景點的分割閾值，以及是否檢測倒影 仔細閱讀類內函數的話發現 ...