从本次教程开始,我们进入新的篇章,之前一直在讨论OpenCV的特征部分,这次我们来讨论OpenCV中的背景分离,又称背景减法模型。背景分离(BS)是一种通过使用静态相机来生成前景掩码(即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像)的常用技术。顾名思义,BS计算前景掩码,在当前帧与背景模型之间执行减法运算,其中包含场景的静态部分,或者更一般而言,考虑到所观察场景的特征,可以将其视为背景的所有内容。背景
转载 2023-09-12 20:24:41
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图像平滑 模糊/平滑图片来消除图片噪声OpenCV函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()2D 卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作,比如我们的核是下面这样(3×3区域像素的和除以10):img = cv2.imread('lena.jpg') # 定义卷积核 ke
前言上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》,对HSV的颜色进行了一个简单的了解,这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能(这点类似threshold()函数)视频效果 API函数void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upp
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
文章目录一、前景提取1. 固定背景提取法2. 根据视频序列动态建立背景1)均值法、中值法、滑动均值滤波、单高斯2)帧间差分法3)混合高斯法4)能量分析法5)光流法6) codebook 码本模型二、前景提取1. 与前景提取有关的类2. 举例 一、前景提取当观察场景的是一个固定的相机,背景几乎保持不变。在这种情况下,感兴趣的元素是在场景中运动的物体。我们将这些运动的物体称为前景,为了提取出这些前景
转载 2024-04-15 11:27:44
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文章目录0 前言1 VGG网络2 风格迁移3 内容损失4 风格损失5 主代码实现6 迁移模型实现7 效果展示8 最后0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是? 毕设 深度学习图像风
OpenCV框架介绍概述OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域。历史OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整
实验十六 用高斯背景建模分离背景实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求  理解背景建模的基本原理;掌握实现背景建模的代码编写方法。二、实验内容  (一)新建工程;   (二)在Vs2015中配置OpenCV;   (三)使用VideoCapture类打开视频;   (四)创建高斯混合模型;   (五
转载 2024-04-03 12:38:21
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1.cvSetImageROI基于给定的矩形设置图像的ROI(感兴趣区域,region of interesting)大多数OpenCV函数都支持ROI,并将它作为一个独立图像进行处理,所有像素坐标都是从ROI的左上角或者左下角(基于图像结构)开始计算的。void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect);image 图像头,待处理图像rect ROI
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP的大概算法原理,我已在博文进行了介绍,这里就不多说了。需要注意的是这是OpenCV4新增的类,OpenCV3里是没有的。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:其特有的成员函数官方文档里没有说明,也不
视频背景建模主要使用到:高斯混合模型(Mixture Of Gauss,MOG)基于混合高斯模型去除背景法高斯模型去除背景法也是背景去除的一种常用的方法,经常会用到视频图像侦测中。这种方法对于动态的视频图像特征侦测比较适合,因为模型中是前景和背景分离开来的。分离前景和背景的基准是判断像素点变化率,会把变化慢的学习为背景,变化快的视为前景。一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法
转载 2024-05-08 16:02:51
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Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点,之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景
视频分析背景分离光流Lucas-Kanade 方法opencv中的Lucas-Kanade光流法OpenCV中的密集光流 背景分离背景分离(BS)是一种通过使用静态相机来生成前景掩码(即包含属于场景中的移动对象像 素的二进制图像)的常用技术。BS计算前景掩码,在当前帧与背景模型之间执行减法运算。 背景建模包括两个主要步骤: 1. 背景初始化; 2. 背景更新。第一步,计算背景的初始模型, 第二步
# OpenCV Java背景处理实现流程 欢迎来到这里,我将教你如何使用OpenCV Java实现背景处理。在开始之前,请确保你已经安装了Java开发环境和OpenCV库。 ## 流程概述 下表展示了实现背景处理的步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 导入必要的库和模块 | | 步骤2 | 加载视频或摄像头输入 | | 步骤3 | 初始化背景模型
原创 2023-08-24 10:20:37
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滑稽研究所 opencv更换证件照背景哈喽,大家好呀,我是滑稽君。亲爱的朋友们,还在为证件照背景颜色不符合要求发愁?P图嫌麻烦,抠图又手抖?看了这篇文章之后你再也不用担心这个问题了。那么本期我们就利用opencv来更换证件照的背景颜色。 视频讲解:我们拿到如下素材:我们证件照常用的底色有白底,红底和蓝底。我们的素材为蓝底。现在我们想要红色的背景应该怎么办呢?我们需要进行如下处理。1.
1.图像格式①BMP格式:Windows系统下最标准的图像格式,未经过压缩,一般图像文件较大。②JPEG格式:应用最广泛的图像格式,一般采用有损压缩算法。③GIF格式:可以是动图也可以是静态图。④PNG格式:与JPG格式类似,压缩比高于GIF,支持图像透明,支持Alpha通道调节图像的透明度。⑤TIFF格式2.图像尺寸图像尺寸的长和宽是以像素为单位的,像素与分辨率像素是数码影像中最基本的单位,每个
1,CodeBook的来源  先考虑平均背景的建模方法。该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有运动前景的部分,要求光线保持不变。  如果我们考虑到时间起伏序列建模,比如利用60帧图像建模,对于每一
         Grabcut图像分割与GMM、KMeans、分水岭分割的区别在于, Grabcut图像分割是用户可以选择目标图像,然后将剩余的作为背景,目标作为前景进行分割,这样可以把目标提取出来,也就是抠图;而其他三个分割算法是不需要人为干预的,通过算法将图像分割为几个部分。 &nb
第二十一章: 图像及视频去背景我们做目标识别、目标检测的时候经常需要去背景,比如车辆检测,就是摄像头拍摄一段车辆行驶视频,统计一下视频里面的车流量,此时我们首先要识别出图片中的车辆才能计数有多少辆车,而要识别车辆就需要先把车辆从图像中分割出来再做识别,而把车辆分割出来就是将前景物体从背景分离出来,就是我们需要把视频的背景全部去掉,只剩下车辆,然后再进行其他操作。 所以去背景就是前后景分割和提取,
转载 2023-11-16 22:25:54
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前言库opencv-pythonpyqt5换色原理直言的说,在这篇大佬的文章中,(32条消息) Python 教你用OpenCV实现给照片换底色_叶庭云的博客可以实现换底色,我认为其中最关键的一步binary_img = cv2.inRange(gray_img, low_value, high_value) # 这个函数inRange这个函数--相当于是二值化函数,在low_value与high
转载 2023-10-04 00:05:47
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