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2024-10-10 10:48:44
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tornadomeet前景检测算法_4(opencv自带GMM) 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接)，在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法，但效果不是很好，下面来体验下opencv自带2个gmm算法。 opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) opencv实现背景减图法2(帧差法) opencv实现背景减图法3(GMM) 工程环境open
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2024-04-15 11:29:01
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概述什么是图像分割图像分割(image segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluser集合，每个集合包含一类像素根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督的学习方法-KMeans
距离变换常见的额算法有两种
不断膨胀/腐蚀得到基于倒角距离分水岭变换常见方法
基于浸泡理论实现相关函
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2024-10-28 09:29:58
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# Python前景后景分离的实现指南
Python前景（Foreground）和后景（Background）分离是一种图像处理技术，广泛应用于视频监控、图像分析等领域。本文将为刚入行的小白提供一个详细的教程，包括每一步的流程说明、代码示例及其注释。
## 流程概述
在进行前景后景分离时，可以遵循以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|--
World Anchor空间锚提供了一种能够将物体保留在特定位置和旋转状态上的方法。这保证了全息对象的稳定性，同时提供了后续在真实世界中保持全息对象位置的能力。简单地说，你可以为全息物体来添加空间锚点，这样就能在后续步骤中将全息物体准确恢复到它原来的位置。 Adding a World Anchor 添加空间锚 命名空间: UnityEngine.VR.W
# 文件目录1- 根目录是 /root/code,
2- flask_demo和vue_demo都是放在这个目录下的，
3- nginx下的两个配置文件是放在/etc/nginx/conf.d/下的，
4- app.service是放在/etc/systemd/system/下的# 以下是需要提前知道的1- 这是一个小demo，提供了具体的操作,
2- 基于vue官方的例子，点击这里,
3- 用n
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2023-12-05 02:58:11
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cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
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2024-03-15 10:28:27
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好文速递：基于 IDL 的遥感要素序列提取代码 遥感要素序列是遥感应用中经常需要完成的工作，手动提取效率低下且不能满足大数据处理的要求。为了解决这些问题，我们使用 IDL 编写了自动批量提取遥感要素的代码。验证结果表明，我们基于 IDL编写的代码可有效提取遥感要素序列，且可以适应大数据量处理。 1 数据源
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。下面介绍其成员函数。继承于基类cv::BackgroundSubtractor的成员函数apply()和getBackgroundImage()的详细介绍见博文：其特有的成员函数如下：virtual double cv::bgsegm::BackgroundSubtra
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2024-03-15 15:05:22
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主要利用到了高斯 闭合操作 根据特征点来分辨， #ifndef GETFOOTIMG_H
#define GETFOOTIMG_H
#include<QThread>
#include<QObject>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#i
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2024-03-19 06:36:33
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背景减除一旦背景模型建立，将背景模型和当前的图像进行比较，然后减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设：所有像素点是独立的场景建模新的前景（物体移动的新位置） —— 旧的前景 （物体离开后留下的“空洞”）—— 背景cvInitLineIterator() 和 CV_NEXT_LINE_POINT() 对任意直线上
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2024-05-11 20:49:15
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# Python OpenCV: 筛选图像前景和背景
## 引言
在图像处理中，我们经常需要将图像中的前景（目标对象）与背景（其它区域）进行分离。这样的分离在许多应用中非常有用，例如目标检测、图像分割等。Python中的OpenCV库提供了许多强大的函数和方法，可以帮助我们实现这样的图像分割和筛选。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV来筛选图像的前景和背景。
## 准备工作
原创
2023-11-09 08:07:29
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lm.jpg#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat img = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg"); imshow("原图像", img); //绘制矩形 cv::Mat imgRect;
原创
2022-01-25 11:24:45
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opencv学习笔记10（形态学操作）形态学操作开操作- open闭操作- close形态学梯度- Morphological Gradient顶帽 – top hat黑帽 – black hat相关API代码实现 形态学操作开操作- open先腐蚀后膨胀可以去掉小的对象（亮的），假设对象是前景色，背景是黑色闭操作- close先膨胀后腐蚀（bin2）可以填充小的黑洞（fill hole），假设
1. 概述 CascadeClassifier为OpenCV中cv namespace下用来做目标检测的级联分类器的一个类。该类中封装的目标检测机制，简而言之是滑动窗口机制+级联分类器的方式。OpenCV的早期版本中仅支持haar特征的目标检测，分别在2.2和2.4.0（包含）之后开始支持LBP和HOG特征的目标检测。2. 支持的特征 对于Haar、LB
交互式前景提取摘抄自《OpenCV轻松入门——面向Python》1.算法的基本过程基本步骤在提取前景前，先用一个矩形框指定前景区域所在的大致范围，不断迭代的分割。 如果提取效果不太理想，可以用户干预提取过程：用户在初始图像的副本中(也可以是和原图像大小相等的任意图像)，用白色标注出需要提取的前景图像，黑色标记为背景区域。然后将标记后的图像作为掩膜，让算法继续迭代提取前景从而得到结果。 ####Gr
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2024-04-05 13:20:59
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1. 直方图对比对于直方图我们需要借助一些标准来衡量他们的相似度。1.1compareHist()函数double compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method );第一、二个参数是大小相同的直方图； 第三个参数：所选的距离标准，有四种方法。0. 相关；1. 卡方；2. 直方图相交；3. Bhattacharyya距离。对于方法0和方
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2024-03-21 14:50:41
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Interactive Foreground Extraction using GrabCut Algorithm：目标 在本节中我们将要学习： • GrabCut 算法原理，使用 GrabCut 算法提取图像的前景 • 创建一个交互是程序完成前景提取 原理 GrabCut 算法是由微软剑桥研究院的 Carsten_Rother， Vladimir_Kolmogorov和 Andrew_
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2024-08-23 17:53:39
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文章目录前言准备工作系统环境变量配置VS项目环境配置检验补充 前言在 Visual Studio 上配置 OpenCV 环境是极其恼人的事情，尤其是对于初学者，经常几个小时过去了都配不好，将我们对代码的热爱扼杀在摇篮之中。 本文根据本人的无数次环境配置经历，总结了一套完整的 OpenCV 环境配置流程，包教包会，百分百成功。准备工作要在 Visual Studio 上配置 OpenCV 环境，首
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2024-05-08 22:18:56
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KNN即K个最近邻，网上有很多关于KNN的文章。我大概总结下核心：假设有A图片，让A与训练样本依次计算相似度（可用欧式距离），挑选出K个与A图片相似度最大的图片，这K个图片中，哪种类型最多那么定义A图片也属于该类型。首先，需要有数字的训练样本 KNN的数字识别代码与基于SVM的数字识别大体一致核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就
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2024-09-23 12:04:25
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