一、简单的帧间差方法 帧差法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且闽值化来提取图像中的运动区域。
代码：
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
VideoCapture capture("bike.avi");
if(!capture.isOpened())
return -1;
double rate =
视频摘要简介通过运动目标分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，即同时展现在不同时间出现的多个对象。 视频摘要主要运用在对长时间的监控视频的压缩上，节省视频占用的空间，同时可以保留视频中的目标和活动。 一般的视频摘要的步骤可以总结为：视频读取→背景建模 → 前景提取→ 目标轨迹跟踪→ 目标的时序与空间规划 → 生成浓缩视频 本文主要通过一个简单
本人只是想很简单的入门了解opencv，目前相关原理和知识了解的不多，可能存在有些地方写的不对，仅供参考。1.帧间差分帧间差分法是一种通过对视频图像序列的连续两帧图像做差分运算获取运动目标轮廓的方法。当监控场景中出现异常目标运动时，相邻两帧图像之间会出现较为明显的差别，两帧相减，求得图像对应位置像素值差的绝对值，判断其是否大于某一阈值，进而分析视频或图像序列的物体运动特性原理： 当视频中存在移动物
目前帧差分算法常用在视频关键帧的提取工作中，那么笔者考虑该算法是否可以适用于无人值守站点场景下监控报警呢？当然前提是这类场景必须是静态的且只有异常情况才会出现动态物体闯入。本文通过opencv工具实现了帧差分算法，并用一段网络上的仓库监控视频进行模拟。帧差分算法的原理很简单，我们知道将两帧图像进行差分，得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小。因此，基于帧间差分的平均强度，每当视频中的
# OpenCV Python教程：帧间差分
在计算机视觉领域中，帧间差分是一种常用的图像处理技术，用于检测视频序列中的运动物体。通过比较相邻帧之间的像素差异，我们可以快速识别视频中的变化，从而实现目标检测、运动跟踪等应用。在本篇教程中，我们将使用Python和OpenCV库来实现帧间差分操作。
## 帧间差分原理
帧间差分基于以下原理：在视频序列中，当物体移动时，它会在相邻帧之间留下像素级
在之前的《OpenCV4学习笔记（33）——KLT稀疏光流跟踪算法》和《OpenCV4学习笔记（34）——Farneback稠密光流算法》这两篇博文中，整理记录了基于稀疏光流跟踪和稠密光流跟踪算法实现的运动检测，而今天要记录的是另外一种实现运动检测的方法，那就是基于帧差法的运动检测。帧差法，也叫做帧间差分法，这里引用百度百科上的一段定义：帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得
WLAN 帧间间隔 IFS（InterFrame Space）帧间间隔是从前一帧的最后一个符号结束到下一帧第一个符号开始的时间间隔。IFS的单位是微秒（us） 1. RIFS: Reduced Interframe space. 缩减帧间间隔2. SIFS: Short Interframe space.短帧帧间间隔3. PIFS: Point Coordination Fu
帧间帧内联合预测(Combined inter and intra prediction ,CIIP)，在HEVC中一个CU在预测时要么使用帧内预测要么使用帧间预测，二者只能取其一。而VVC中提出的CIIP技术，如其名所言可以同时使用帧内预测和帧间预测。CIIP对一个CU同时使用帧内预测和帧间预测得出两个预测块，最终的预测块由两个预测块加权得到。在VTM5中当CU使用merge模式编码，且...
原创
2021-07-09 15:22:31
716阅读
一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法...下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进
视频信号是重要的视觉信息来源。视频由一系列图像构成，这些图像称为帧。帧以固定的时间间隔获取（称为帧速率，通常用帧/秒表示）。大多数计算机视觉方面的应用都是基于视频来处理的，为此本博文作为Opencv视频处理模块的学习笔记~帧的数据类型也是Mat。读取视频序列。要从视频序列读取帧，只需创建一个cv::VideoCapture类的实例，然后再一个循环中提取并显示视频的每帧，如下面代码所示：#inclu
一、原理场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在运动目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。(Temporal Difference)就是借鉴了上述思想。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或三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。 &
<br />帧间预测后，在比特流中会有相应的信息：残差信息，运动矢量信息，所选的模式。 <br />宏块的色度分量分辨率是亮度分辨率的一半（Cr和Cb），水平和垂直均一半。色度块采用和亮度块一致的分割模式，只是尺寸减半，垂直水平都减半。色度块的MV也是通过相应亮度MV水平和垂直方向减半得到的。<br />预测模式和运动矢量与旁边宏块的响应参数具有很强的相关性，可以利用这个相关性进行预测。<br />利用相邻宏块运动矢量的相关性，在传输的时候只要传输运动矢量残差就可以了。帧内色度预测模式基于8*8色度宏块。<
转载
2021-08-14 11:32:38
372阅读
<br />一、像素块预测<br />H.264/ AVC标准中的基本预测技术是基于块，而不是基于对象的。它的编码器是利用混合的编码方案来提高编码效率，这些方案包括高级的预测技术和有效熵编码技术。在运动预测中它使用不同的块的大小进行预测，以树结构的方式来组织预测模式。其主要的特点也包含在多参考帧预测方式和通用B帧的概念上。H.264像素块预测编码包括帧内块预测和帧间块预测，而帧内块预测在H.264中占有极重要的地位。在图像信号压缩编码中，由于亮度信号和色差信号是分别进行处理的，因此，预测又可分亮度信号预测和
转载
2021-08-12 11:45:02
1096阅读
1.调用摄像头实时处理def detect():
camera = cv2.VideoCapture(0) #读取摄像头，0代表手提电脑自带的摄像头，若改成1，2，3...则可以调用其他摄像头
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = camera.read()
img = cv2.cvtC
（OpenCV读取视频、OpenCV提取视频每一帧、每一帧图片合成新的AVI视频）CvCapture 是视频获取结构
被用来作为视频获取函数的一个参数
比如
CvCapture* cap;
IplImage* cvQueryFrame( cap );
从摄像头或者文件中抓取并返回一帧Opencv读取视频代码#include "stdafx.h"
#include"highgui.h"
这里面很重要的一点，让我清楚为什么读取摄像头只需要写个0，不需要写其他上面路径各种的。摘自：opencv学习之路（2）、读取视频，读取摄像头 一、介绍视频读取本质上就是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的。1秒24帧基本就能流畅的读取视频了。 ①读取视频有两种方法： A. VideoCapture cap;
cap.open(“1.avi”);
B. Vid
帧、场编码的个人理解一、概述原始视频帧（最原始的视频数据）根据编码的需要，以不同的方式进行扫描产生两种视频帧：连续或隔行视频帧，隔行视频帧包括顶场和底场，连续（遂行）扫描的视频帧与隔行扫描视频帧有着不同的特性和编码特征，产生了所谓的帧编码和场编码。一般情况下，遂行帧进行帧编码，隔行帧可在帧编码和场编码间选取。 在帧编码中，参考为帧图像，采用帧运动补偿，两个场是联合编码；在场编码中，参考为场图像，两个场是分别编码，采用场运动补偿。二、视频序列帧、场编码方式1.固定帧编码(全帧)----视频序列的全部帧始终采用帧编码方式。 2.固定场编码（全场） 视频序列中帧被分成两个场独立编码。编码规则：（1.
转载
2012-07-28 14:18:00
285阅读
2评论
概述 运动目标检测是指当监控场景中有活动目标时，采用图像分割的方法从背景图像中提取出目标的运动区域。运动目标检测技术是智能视频分析的基础，因为目标跟踪、行为理解等视频分析算法都是针对目标区域的像素点进行的，目标检测的结果直接决定着智能视觉监控系统的整体性能。、光流场法。下面对这三类方法进行介绍，通过实验结果，对它们各自的算法性能进行分析，为进一步的目
帧间预测编码是利用视频图像帧间的相关性，即时间相关性，来达到图像压缩的目的，广泛用于普通电视、会议电视、视频电话、高清晰度电视的压缩编码。在图像传输技术中，活动图像特别是电视图像是关注的主要对象。活动图像是由时间上以帧周期为间隔的连续图像帧组成的时间图像序列，它在时间上比在空间上具有更大的相关性。大多数电视图像相邻帧间细节变化是很小的，即视频图像帧间具有很强的相关性，利用帧所具有的相关性的特点进行
转载
2010-05-17 22:26:23
1519阅读
本帖最后由 OpenCV_Westin 于 2015-1-18 14:47 编辑代码：#include <opencv2\core\core.hpp>#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>#include <iostream>using
转载
2016-04-12 09:10:00
86阅读
2评论
