# 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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# 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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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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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
# 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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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
GMM算法
第一章引子假设放在你面前有5篮子鸡蛋，每个篮子有且仅有一种蛋，这些蛋表面上一模一样，就是每一种蛋涵盖有且只有一种维生素，分别是A、B、C、D、E。这个时候，你需要估计这五个篮子的鸡蛋的平均重量μ。 首先有个总的假设： 假设每一种维生素的鸡蛋的重量都服从高斯分布。 这个时候，因为每个篮子的鸡蛋包含有且只有一种，并且彼此之间相同的维生素，即每个篮子的鸡蛋都服从相同的分布，这个时候
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2023-08-31 10:07:46
249阅读
看了很多博文，包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导，总有些重要的步骤被略去（比如从公式一推到公式二，书上直接给出结果，却没有具体步骤），导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文，使用了对我而言易于理解的语言，重要把整个推导过程疏通成功，最后在纸上手推了一遍，真是酣畅淋漓！算法实现很简单，结构跟K-均值形似，参数的推导过程不用体现在代码上，直接根据推导出来的公式计算就
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2023-11-18 10:11:51
138阅读
【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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本文所涉及的内容的先修知识：1、概率统计相关知识，统计机器学习；KL散度；信息熵；2、拉格朗日乘子法；3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型（GMM）和隐马尔可夫（HMM）模型。首先，EM算法的E是，Expectation，指的是期望；M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样，EM算法分两步走，E步骤和M步骤。在正式讲EM算法之前，我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样
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2023-12-05 04:07:45
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近期上了付费的语音识别相关课程，算是第一次系统学习语音识别相关知识，关于GMM-HMM模型还是没有理解得很透彻，写出来捋一捋思路。 一.单音素GMM-HMM模型 图一
一段2秒的音频信号，经过【分帧-预加重-加窗-fft-mel滤波器组-DCT】，得到Fbank/MFCC特征作为输入信号，此处若以帧长为25ms，帧移为25ms为例，可以得到80帧的输入信号，这80帧特征序列就
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2024-06-24 21:19:48
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高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。GMM以及EM的完整python代码请看这里。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种软聚类模型。 GMM也可以看作是K-means的推广，因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值，也考
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2023-09-25 20:27:14
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注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。
GMM简介
GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。其典型的应用有概率密度估计、背景建模、聚类等。
图1 GMM用于聚类 图2 GMM用于概率密度
## 图像 GMM python 实现流程
### 1. 简介
在进行图像处理时，我们常常需要对图像进行分割，找出其中的不同区域或目标。而高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称 GMM）是一种用于图像分割的常用方法。本文将介绍如何使用 Python 实现图像 GMM。
### 2. GMM 算法流程
下面是图像 GMM 算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-12-10 04:06:24
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# Python GMM拟合
## 引言
在统计学中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常用的概率模型，用于描述由多个高斯分布组成的数据集。GMM可以被用于数据聚类、异常检测、生成模型等多个领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来拟合GMM模型，并通过一个具体的示例来说明其应用。
## 简介
GMM模型是一个参数
原创
2024-02-01 05:56:40
240阅读
飞蛾为什么要扑火？暗梁闻语燕，夜烛见飞蛾。飞蛾绕残烛，半夜人醉起。人类很早就注意到飞蛾扑火这一奇怪的现象，并且自作主张地赋予了飞蛾扑火很多含义，引申出为了理想和追求义无反顾、不畏牺牲的精神。但是，这种引申和比喻，征求过飞蛾的意见吗？后来，生物学家又提出来昆虫趋光性这一假说来解释飞蛾扑火。不过，这个假说似乎也不成立。如果昆虫真的追逐光明，估计地球上早就没有昆虫了——它们应该齐刷刷整体移民到太阳或月亮
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2024-09-28 12:45:42
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本文的主题是高斯混合模型（GMM），GMM与最大期望（EM）方法有很大的联系，而在GMM的求解过程中使用了极大似然估计法一、极大似然估计我们先来复习一下极大似然估计法是怎么进行的,来看一个的经典实例问题：设样本服从正态分布 ，则似然函数为 试估计参数 与 的值 其中 是样本，也就是说这个函数
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2023-10-08 10:59:14
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背景建模与前景检测算法之ViBe ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时，随机的更新策略，
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2024-06-18 12:17:48
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1.GMM(guassian mixture model) 混合高斯模型，顾名思义，就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况。理论上来说，高斯分量越多，极值点越多，混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数，刻画模型越精确，需要的训练数据也就越多。2.GMM模型初始化： 即模型参数的初始化，一般采用kmeans或者LBG算法。模型初始化值对模型后期的收敛有极大影响，特别是训练模型的数
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2023-07-03 17:44:14
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。 1. GMM模型： 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布
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2024-01-16 17:32:13
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