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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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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.co
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2013-07-30 19:28:00
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算法流程 源码的算法流程可以总结如下，对于图像某个位置的新像素值：（1）与该像素值历史信息（包括前几帧的像素值和像素点是前景还是背景的判断）比较，如果像素值之间的差别在指定阈值内，则认为新像素值与该历史信息是匹配的，是“潜在的”一类；所有历史信息比较完毕后，如果与历史信息匹配的次数超过了设定阈值，那么：（1）新像素点被归为“潜在背景点”（2）如果被匹配的历史信息中属于背景的点个数超过设定阈值，那么
# 使用Python和OpenCV实现高斯混合模型（GMM）
在计算机视觉中，高斯混合模型（GMM）是一种常用的概率模型，用于对数据进行建模和聚类。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库实现GMM，并通过一个简单的示例来演示其用法。
## 什么是高斯混合模型（GMM）？
GMM是一种概率分布模型，它假设数据是由若干个高斯分布组成的混合体。每个高斯分布代表了数据的一个聚类中心
原创
2024-03-31 05:56:21
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在机器学习领域，我们需要审慎处理到手的真实数据集，在训练的各个阶段都会有不同的方法在样本上进行操作和验证。如何切分数据集并进行分批训练，是每一个机器学习项目都会面临的问题。数据切分 对于机器学习模型，如何利用好已有的数据集是模型效果优劣的前提条件。切分训练集、验证集和使用测试集的过程，需要考虑数据的各类情况：有效样本的多少，样本中的时序信息，样本潜在的分组，样本平衡性问题等。切分的目标是在给定的
# 如何实现Python使用OpenCV GMM
## 一、整体流程
下面是使用Python结合OpenCV实现GMM（高斯混合模型）的步骤：
```mermaid
gantt
title GMM实现流程
section 整体流程
学习 :a1, 2022-01-01, 1d
安装OpenCV :a2, after a1, 2d
导入库
原创
2024-03-08 07:04:11
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边缘检测通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的边缘或者不连续的区域，在一维空间中，类似的操作被称作步长检测。边缘是一幅图像中不同区域之间的边界线。边缘检测的目的是检测灰度急剧变化的区域。 目录前言一、Canny步骤二、实例 前言 &n
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2024-01-06 05:33:17
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参考学习:OpenCV-Python学习—基础知识test1import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
'''
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库
opencv采用BGR模式，而不是RGB
'''
img = cv2.imread(r'../Figure/obama.jpg', 1)
'''
imread(img_path,flag) 读取图
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2023-08-17 16:48:56
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本文介绍了基于OpenCV的前景物体检测技术，重点分析了MOG2和KNN两种经典算法。通过ForegroundOnly类实现了完整的前景检测流程，包括高斯模糊降噪、背景建模、形态学优化和区域过滤等关键步骤。文章详细讨论了参数调优策略，如history、varThreshold等参数对检测效果的影响，并针对实际应用中的光照变化、阴影检测等挑战提供了解决方案。该技术可广泛应用于智能监控、视频会议等场景，为计算机视觉应用提供基础支持。
【专栏介绍】因为专业需要用到OpenCV来处理图像数据，所以需要学习，搜索了网上的相关资料，整体知识比较零散，花费了较多时间，所以才萌生了将学习过程整理成专栏的形式，希望能帮到后来的人，也方便自己复习。如有错漏欢迎评论或者私信指出，我定当及时更正。本系列共有上中下三篇，后面有空会再做个小项目，并放出来。上篇：计算机图像颜色基础理论中篇：OpenCV中对图像的处理 1 图像及颜色1.1 颜色空间1.
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2024-04-28 07:26:22
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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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# 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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译者|Arno目标检测(Object detection)是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。目标检测的原理目标检测定位图像中目标的存在，并在该目标周围绘制一个边界框(bounding box)。
一、前言从学单片机开始鼓捣C语言，到现在为了学CV鼓捣Python，期间github这些地方得到了很多帮助，所以也想把自己做的一些小东西分享给大家，希望能帮助到别人。记录人生的第一篇博客，mark。二、图像检测步骤1. 读取两张图片 第一张是需要检测的小物体，第二章图片是小物体放置在大场景中。代码与输出结果如下所示:import numpy as np
import matplotli
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2023-07-03 16:44:18
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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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