OpenCV使用MOG和KNN實現視頻背景消除建模(背景差分)
一、概述 案例：使用MOG和KNN實現視頻背景消除建模，使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG()和createBackgroundSubtractorKNN()來實現 1.createBackgroundSubtractorMOG()參數介紹 ...
原文：Opencv之背景消除建模（BSM）
Opencv 背景消除建模 BSM 在opencv中有兩種方法可以進行背景消除： 其一 基於機器學習 Knn K個最近鄰 背景消除建模 其一 基於圖像分割 GMM，抗干擾圖像分割 背景消除建模 BS ,Background Subtraction 相關API BackgroundSubtractor BackgroundSubtractorMOG 圖像分割方法 BackgroundSubtract ...
2018-11-22 19:44 0 1012 推薦指數：
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OpenCV--背景建模
背景建模 幀差法 由於場景中的目標在運動，目標的影像在不同圖像幀中的位置不同。該類算法對時間上連續的兩幀圖像進行差分運算，不同幀對應的像素點相減，判斷灰度差的絕對值，當絕對值超過一定閾值時，即可判斷為運動目標，從而實現目標的檢測功能。幀差法非常簡單，但是會 引入噪音和空洞問題 ...
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OpenCV常見的幾種背景消除的方法
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ViBe是一種像素級的背景建模、前景檢測算法，該算法主要不同之處是背景模型的更新策略，隨機選擇需要替換的像素的樣本，隨機選擇鄰域像素進行更新。在無法確定像素變化的模型時，隨機的更新策略，在一定程度上可以模擬像素變化的不確定性。 背景模型的初始化 初始化是建立背景模型的過程，一般的檢測 ...
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SACON（SAmple CONsensus）算法是基於樣本一致性的運動目標檢測算法。該算法通過對每個像素進行樣本一致性判斷來判定像素是否為背景。 算法框架圖 由上圖可知，該算法主要分為四個主要部分，分別是鄰域差分、SACON算法核心處理、空洞填充后處理、TOM(Time ...