． 用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配，如果成功則判定該點為背景點，否則為前景點． 混合高斯模 ...

參考文獻　Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction　ICPR 2004 創新點：自適應調整K的大小，而不是固定的3~5. 實際場景中，不同的區域背景的狀態個數通常是不一樣的，隨着場景的變化，同一個區域 ...

轉自：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725 一、理論 混合高斯背景建模是基於像素樣本統計信息的背景表示方法，利用像素在較長時間內大量樣本值的概率密度等統計信息(如模式數量、每個模式的均值和標准差)表示背景 ...

目前，基於二值化圖像提取運動目標仍具有廣泛的應用。但是，在提取運動目標之前必須進行背景建模。 背景建模的方法很多，如平均法，最大值最小值統計法，單高斯建模法，加權平均法等，而混合高斯背景建模應該來說是比較成功的一種。 為什么這么說呢？ 機器視覺算法提取運動目標面臨的基本問題：圖像抖動，噪聲干擾 ...

轉自：http://blog.csdn.net/wqvbjhc/article/details/5485242 混合高斯模型原理 混合高斯模型跟高斯變量之和看起來有一點像, 注意不要把它們弄混淆了. 混合高斯模型給出的概率密度函數實際上是幾個高斯概率密度函數的加權 ...

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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 ...

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 進行視頻讀取 參數說明：‘test.avi’ 輸入視頻的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ ...