原文:[綜]前景檢測GMM

tornadomeet 前景檢測算法 opencv自帶GMM http: www.cnblogs.com tornadomeet archive .html 前面已經有 篇博文介紹了背景減圖方面相關知識 見下面的鏈接 ,在第 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 個gmm算法。 opencv實現背景減圖法 codebook和平均背景法 http: www ...

2016-10-02 16:50 0 3749 推薦指數:

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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
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實現背景減圖法1(codebook和平均背景法)   http://www.cnblogs.com ...

Sat Jun 02 18:59:00 CST 2012 15 29784
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 ...

Sat Aug 23 23:28:00 CST 2014 0 5884
[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
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、 W4、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 ...

Fri Apr 17 17:56:00 CST 2015 0 3045
 
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