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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openCV中实现了背景分割算法——grabCut()和漫水填充算法——floodFill()；其中GrabCut算法是调用仅需要确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的相对最优的分割；该算法利用了图像中的纹理信息和边界反差信息，来进行分割，和分水岭算法比较类似，但是速度挺慢的，结果好于分水岭；floodFill漫水填充算法比较常见，图画中的填充色用的就是这个算法；原理也比较简单就是遍历封
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2024-03-19 08:32:22
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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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上一文对主要的分割方法做了一个概述。那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习。下面主要是Graph Cut，下一个博文我们再学习下Grab Cut，两者都是基于图论的分割方法。另外OpenCV实现了Grab Cut，具体的源码解读见博文更新。接触时间有限，若有错误，还望各位前辈指正，谢谢。能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（st
本文主要介绍2部分： 1.os.path.join()函数使用方法。 2.使用GrabCut方法将前景分割和提取。一、os.path.join()函数 用于路径拼接文件路径,3种情况举例说明：#1.如果不存在以‘’/’开始的参数，则函数会自动加上
default=os.path.sep.join(["try","image","1.jpg"])
#读取路径为try\image\1.jpg
#2.
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
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2024-04-03 12:07:37
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在上一篇笔记《OpenCV4学习笔记（56）》中，整理了关于在OpenCV中使用GrabCut图像分割算法的相关内容，那么本次笔记就以GrabCut算法为基础来实现对图像的背景替换和背景虚化效果。实现对图像的背景替换和背景虚化效果的整体流程如下： （1）对图像进行USM锐化（可参阅《OpenCV4学习笔记（16）》） ，用于增强图像细节，以便于提取前景区域。 （2)手动选择ROI区域并执行Grab
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2023-11-20 21:48:09
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cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。具体的算法原理可以参考下面这篇论文： Pakorn KaewTraKulPong and Richard Bowden. An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow det
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2024-03-26 13:14:46
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cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
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2024-03-15 10:28:27
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主要利用到了高斯 闭合操作 根据特征点来分辨， #ifndef GETFOOTIMG_H
#define GETFOOTIMG_H
#include<QThread>
#include<QObject>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#i
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2024-03-19 06:36:33
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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
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2024-04-15 11:27:44
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基本思想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进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论，认为每个像素跟周围的像素是有相关性关系，但是基于马尔可夫随机场的方法速度与执行效率都堪忧！所以OpenCV中没有实现。基于像素分类的背景分析方法自适应的背景提取（无参数
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2024-03-18 11:19:09
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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
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2024-02-28 09:55:00
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平均背景法为达到前景目标的识别，譬如，交通路口对车辆的识别、监控器对行人的识别，常用的且较为有效的方法就是背景差分法（还有其他的方法，比如光流场法,帧差法），即用一张有要识别目标的图像减去相应的背景图像，那么所得的结果便是我们所要的目标。然而，如何获取一个“美好”的背景图，是背景差分法的关键和难点。此处介绍一种最为简单的获取背景的方法——平均背景法。顾名思义，其基本思想就是，将所采集到的背景图片叠
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2024-01-17 07:11:58
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目录1 帧插法2 混合高斯模型2.1 混合高斯模型的学习方法2.2 混合高斯模型测试方法2.3.1 导入库2.3.2 读取视频2.3.3 创建一个核2.3.4 创建高斯混合模型 createBackgroundSubtrac
运动背景分割法Background Segment主要是指通过不同方法拟合模型建立背景图像，将当前帧与背景图像进行相减比较获得运动区域。下图所示为检测图像：通过前面的检测帧建立背景模型，获得背景图像。然后检测图像与背景图像相减即为运动图像，黑色区域为背景，白色区域为运动目标
原创
2022-12-17 19:43:44
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关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。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：其特有的成员函数如下：virtual double cv::bgsegm::BackgroundSubtra
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2024-03-15 15:05:22
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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
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2024-04-15 11:29:43
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一、OpenCv Grabcut算法：前景提取与分割（Foreground segmentation and extraction）利用Mast R-CNN或U-Net生成的掩膜不完美，可以使用GrabCut来清理这些分割掩膜。（一）算法工作原理1、接收输入图像，参数一：想分割的图像中对象的位置的边界框；参数二：一种精确分割图像前景和背景的方法2、 迭代下列操作使用高斯混合模型(gaussian
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2024-03-28 21:14:52
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