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 ...

背景 　　|i(t)-i(t-1)|>=T 前景 　　其中i(t) ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

目標檢測任務中通常分為兩個子任務:產生proposal以及將proposal分類，CRAFT對Faster-RCNN進行改進，分別對Faster-RCNN中的兩個階段進行了一定的改進，對於生成目標proposal階段，在RPN的后面加了一個二值的Fast-RCNN分類器來對RPN生成 ...