在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于
下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的。
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2023-12-01 10:44:36
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
f
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2024-01-08 13:54:46
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1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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01. 高斯混合模型简介高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是语音算法中常用的统计模型。HMM前面已经讲过了，这里介绍一下GMM算法。当数据分布中有多个峰值的时候，如果使用单峰分布函数去拟合会导致结果不佳，这时候可以使用具有多个峰值的分布去拟合，如下图所示，可以明显的看到使用两个峰值的高斯模
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2024-04-17 15:21:40
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目录 1、高斯噪声2、椒盐噪声3、模糊操作1、高斯噪声顾名思义指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和温度引起的传感器噪声。通常在RGB图像中，显现比较明显。如图：高斯噪声+模糊/高斯滤波操作：def clamp(pv):
if pv>255:
return 255
elif pv<0:
return 0
else:
return pv
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2023-11-06 12:53:52
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上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign
高斯混合回归是一种强大的统计方法，广泛应用于数据建模和预测。在这篇博文中，我们将通过一个具体的步骤，介绍如何使用 Python 实现高斯混合回归。接下来，我们将涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows, macOS 或 Linux
- **Python 版本**: 3.7 或更高
- **所需库**: `numpy`,
基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解： GMM算法概述GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类 实现方法 - 期望最大化(E - M) 停止条件 - 收敛，或规定的循环次数 代码：#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\hi
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2024-05-14 15:49:03
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在计算机视觉领域，基于高斯混合模型（GMM）的图像分割和特征提取是一个有效的方法。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中利用 OpenCV 实现高斯混合模型的功能，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
### 版本对比与兼容性分析
在 OpenCV 的不同版本中，高斯混合模型的实现有所不同。以下是对 OpenCV 4.x 和 3.x 版本的对比分析：
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基于opencv3.4.7 编程环境win10+VS2017、ubuntu18.04+Codelite概述图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。GaussianBlur()函数用高斯滤波器GaussianFilter对图像进行平滑处理。 该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。 原理通过2维高斯滤波函数计算出中心点周围每个点的权重分布，经归一
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2024-03-26 23:32:37
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详解高斯混合模型与EM算法 详解高斯混合模型与EM算法高斯混合模型单高斯模型(Gaussian single model, GSM）一维高斯分布多维高斯分布混合高斯模型（Gaussian mixture model, GMM）混合高斯模型产生的原因直观理解高斯混合模型一维混合高斯模型二维空间3个高斯模型混合极大似然估计(Maximum Likehood Estimate, MLE)（最大化对数似
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2024-04-07 14:47:17
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一、高斯混合模型定义1、 高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。2、 GMM的直观理解二、求解GMM参数为什么需要用EM算法？总所周知，求解GMM参数使用EM算法。但是为什么呢？这样是必须的吗？首先，类似于其他的模型求解，我们先使用最大似然估计来尝试求解GMM的参数。如下： 可以看出目标函数是和的
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2024-03-21 22:00:20
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20200924 -0. 引言前面的文章《孤立森林的简要记录》中描述了孤立森林的简单原理，而且之前也简单测试过这种方法的性能，只不过最终没有得到非常好的效果。本篇文章中记录一下另外两种方法。 一般来说，异常检测是一种无监督的学习方法，当然也可以转化为监督学习，但是我个人感觉转化的方式不好，原因主要是你需要将异常进行标记，但是异常应该很难标记，特别是数量比较少的情况下。所以本文记录两种无监督的方法：
目录一、 高斯模糊二、实验代码 一、 高斯模糊高斯模糊本质上是低通滤波器，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和，原理并不复杂。做久了卷积神经网络看这个分外亲切，就是用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算而已。摘录wiki上两段原文：Mathematically, applying a Gaussian blur to an im
贝叶斯统计和规则化（续）p(θ|S)可由前面的公式得到。假若我们要求期望值的话，那么套用求期望的公式即可： E[y|x,S]=∫yyp(y|x,S)dy由上可见，贝叶斯估计将θ视为随机变量，θ的值满足一定的分布，不是固定值，我们无法通过计算获得其值，只能在预测时计算积分。上述贝叶斯估计方法，虽然公式合理优美，但后验概率p(θ|S)通常是很难计算的，因为它是θ上的高维积分函数。观察p(θ|S)的公式
1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
Blur均值模糊//均值模糊,卷积核权重系数一样
void Blur(InputArray src,
OutputArray dst,
Size ksize,
Point? anchor = null,
BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101) 参数说明InputArray src输入图像：可以任意通道
运动检测的一般方法 目前，运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流法的复杂性，往往难以实时的计算，所以我采用高斯背景模型。因为，在摄像机固定的情况下，背景的变化是缓慢的，而且大都是光照，风等等的影响，通过对背景建模，对一幅给定图像分离前景和背景，一般来说，前景就是运动物体，从而达到运动物体检测的目的单分布高斯背景模型单分布高斯背景模型认为，对一个背景图像，特定像素亮度的分布满足高斯分布，即对背景图.
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2012-07-30 13:20:00
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# 高斯混合模型（GMM）与OpenCV的结合使用
在数据科学和机器学习的领域中，模型的选择至关重要。高斯混合模型（GMM）作为一种流行的无监督学习方法，可以很好地处理聚类问题。结合 OpenCV 和 Python，我们可以有效地实现这一模型，从而完成图像处理、模式识别等任务。本文将带你了解 GMM 的基本概念，并展示如何在 Python 中使用 OpenCV 来实现 GMM。
## 什么是高
原创
2024-09-23 07:00:49
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