这次要整理的笔记是视频背景、前景提取及运动检测，是通过对视频前面的一系列帧图像来提取背景模型，从而分离出前景目标和背景，进而对运动的前景目标进行检测。OpenCV中实现的背景模型提取算法有两种，一种是基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法实现的背景提取，另外一种是基于最近邻KNN算法实现的。这两种算法相比之下，基于自适应高斯混合背景建模（MOG2）的帧差法所能达到的效果更好，所以使用频率也
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2023-11-02 12:52:43
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# Java OpenCV 背景提取简介
背景提取是一种常见的计算机视觉技术，广泛应用于视频监控、人机交互、动作识别等多个领域。通过从图像中提取前景物体，我们可以更好地分析和处理图像数据。本篇文章将介绍如何使用 Java 和 OpenCV 进行简单的背景提取，并提供相应的代码示例。
## 开发环境配置
在开始之前，您需要完成以下步骤来配置您的开发环境：
1. **安装 Java**：确保您
原创
2024-08-18 06:13:52
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目录一、视频背景模型的原理二、实现的方法1.帧差法2.混合高斯模型3、总结一、视频背景模型的原理背景建模的原理是通过对一段时间内的图像序列进行分析，提取出图像中的背景信息，并将其建模成一个背景模型。在后续的图像处理中，通过将当前图像与背景模型进行比较，可以判断出当前图像中的前景物体，并将其从背景中分离出来。二、实现的方法1.帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法
将高斯建模改成了用一个亮度分量信息建立，但是发现，修改那个权值，还有那个多少个高斯分布，好像对检查没有什么影响一样！ #include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <cvaux.h>//必须引此头文件void
背景建模 文章目录背景建模帧插法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法代码案例 帧插法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前，先对背景进行训
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2024-08-09 09:49:53
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大家好呀更名为【Opencv视觉实践】啦，因为本号想专注分享计算机视觉相关的有趣东西，虽然【行走的机械人】这个名字我超喜欢，但太不鲜明了。所以我改了个名字，以后就专注分享计算机视觉基础算法啦，生动形象有趣的分享各种小实践，巩固不牢的基础吖。下面进入正题吧，换了新衣服就想换新媳妇，换了名字自然也就想换头像了！所以我就去找了个opencv的logo，再用PPT配上个字，就有了：然后我去我关注的公众号列
文章目录一、算法二、代码OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像
原创
2019-10-14 19:00:42
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1.需要的工具和环境：opencv源码
已经安装好的qt
安装cmake
将qt中的gcc和g++工具的目录添加到path环境变量2.配置流程（1）使用cmake工具配置源码，个人理解像内核中的make menuconfig一样，对需要的模块进行配置。 cmake中主要就是将源码的文件生成到了xxx-build目录中，注意配置编译工具微mingw32,然后在qt中我选择的是32位的工具，尝试
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2024-08-22 20:04:48
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图片1、读入图像使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径， 第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。(不写默认彩色） cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。 &nbs
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2024-03-16 11:05:46
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由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化，如果深度信息得到的很准确，这的确不是一件难事，只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像，现在我的手上有两份，DFD以及双目（双目的后面我会放上）DfD的那个项目不便于公开，抱歉。 我们得到的原图如下： 这次换了以下场景拍的，依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步：我们利用深度图进行一个图像分
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2024-01-09 19:47:07
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点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达问题这个来自群里面一位网友提问，然后我给
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2022-01-06 11:36:48
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在进行图像处理时，提取轮廓并更改图像背景是一个常见的需求，尤其是在工程设计、视觉效果和图像分析等领域。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现这个目标，并详细解析所使用的技术原理、架构以及实现代码。
首先，我们需要先了解一下这个问题的背景。目标是从图像中提取对象轮廓，并将背景替换为黑色。这个操作的核心在于对图像进行边缘检测和轮廓提取，处理后得到的图像具有更高的可读性和对比度。
##
输入图像： 输出直方图分布图像： 输入图像： 输出直方图分布图像：
[c]
1. <pre name="code" class="cpp">#include <cv.h>
2. #include <highgui.h>
3. #include <iostream>
4. using name
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2024-09-13 10:03:14
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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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文章目录一、项目思路二、环境布置2.1、cvzone安装2.2、MediaPipe安装2.3、常见问题2.4、注意事项三、算法详解3.1、segmentor.removeBG()：去除背景（抠图）3.2、cvzone.stackImages()：堆叠图像3.3、fpsReader.update()：更新帧图像3.4、os.listdir()：返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。四、实
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。背景去
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2023-11-08 15:46:58
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由于中篇最后得到的图像还是需要手动去磨皮，边缘突出的部分还是没找好。 这里我再想办法处理一下: 现在我们已经得到了这样的一张掩模: 边缘找的不是很好 那么我们可以结合找边缘的方法对它进行处理。第一步: 找边缘的方法常见的主要有三种： 1.1 Sobel代码如下：#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highg
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2024-03-07 19:02:36
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// 该文件是 OpenCV 项目的一部分。 它受此发行版顶层目录和 http://opencv.org/license.html 中的 LICENSE 文件中的许可条款的约束
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"
#include "opencv2/vide
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2024-05-23 17:15:59
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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
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2023-09-16 22:39:20
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背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法，还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差
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2023-09-27 13:27:58
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