本文的环境为opencv3.0+vs13，使用库函数简单的实现了背景差方法下的车辆检测。PS：但检测的效果并不理想，所以改用haar+adaboost的方法去做检测了，但有幸看到国外一个Urban Track 的项目，介绍里提及使用背景差实现了检测和跟踪，本人还没看完下面贴出链接，感兴趣的可以去研究下：https://www.jpjodoin.com/urbantracker/基本的思路都体现在注
转载
2024-03-31 08:52:30
89阅读
Diff算法什么是Diff算法？diff算法作为Virtual DOM的加速器，其算法的改进优化是React整个界面渲染的基础和性能的保障，同时也是React源码中最神秘的，最不可思议的部分传统Diff：计算一棵树形结构转换为另一棵树形结构需要最少步骤，如果使用传统的diff算法通过循环递归遍历节点进行对比，其复杂度要达到O(n^3)，其中n是节点总数，效率十分低下，假设我们要展示1000个节点，
转载
2024-09-16 08:35:33
85阅读
bsdiff的基本原理bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法，而且是跨平台的。在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff。bsdiff的依据在传统更新中，包含了复制和插入两种操作，复制指的是找到old文件中所匹配的部分，将其复制到新文件中。插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中。这种方式在二进制文件更新中并不适用，因为对源代码进行
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
转载
2024-08-09 09:49:53
53阅读
目标检测是将运动的物体从背景中检测出来,人们希望设计能适用于各种监控环境,不受光照、天气等外界因素影响的目标检测算法。但这种算法难免复杂度大,现有一些算法大多是针对某一类问题提出的,主要包括背景减法、相邻帧差法和光流法等1.1背景减法 背景减法(backgroundsubtraction)是目前运动目标检测的主流方法,其基本思想是将当
转载
2024-03-27 09:06:39
167阅读
HyDiff: Hybrid Differential Software Analysis# RemarksConference: ICSE 2020Full Paper: https://yannicnoller.github.io/publications/icse2020_noller_hydiff.pdfArtifact: https://github.com/yann
图像超像素传统方式的图像超像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。OpenCV中对这两种方式均有实现，低像素图像在纹理细节方面很难恢复，从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射，如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像超像素重建的难点之一，传统方式多数都是基于可推导的模型实现。而基于深度学习的超像素重新方式过程未知但是结果优于传统方式。在深度学习方式的超像素重建中
转载
2024-07-23 09:32:22
113阅读
文章目录QuestionIdeasCode
Question输入一个长度为 n 的整数序列。接下来输入 m 个操作，每个操作包含三个整数 l,r,c，表示将序列中 [l,r] 之间的每个数加上 c。请你输出进行完所有操作后的序列。输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m。第二行包含 n 个整数，表示整数序列。接下来 m 行，每行包含三个整数 l，r，c，表示一个操作。输出
原创
2022-07-01 12:58:34
350阅读
# 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
原创
2024-06-13 03:14:54
121阅读
论文分享1 & 双重差分方法 DID [关于双重差分方法 DID]()政策评估和因果效用经典论文 Big Bad Bands?相关代码参考资料 关于双重差分方法 DID
政策评估和因果效用经典论文 Big Bad Bands?相关代码##此代码为stata代码
cd "F:\StataCode\z4_did"
use nlswork //使用系统自带数据库
xtset idcode
转载
2023-11-09 15:06:41
400阅读
简单谈一谈差分算法前言一、差分的作用二、介绍三、例题二维差分总结 前言使用差分来解决算法题是十分常见的，对于优化算法有极大的作用 可以是原本O(n)的时间复杂度优化为O(1)，具体往下看一、差分的作用作用：通过 差分数组对原数组在区间[ l , r ]内进行加或减去数的操作由O(n) 的时间复杂度，优化为O(1)的时间复杂度 差分数组的主要适用场景是频繁对原始数组的某个区间的元素进行增减二、介绍
转载
2024-04-18 15:50:40
58阅读
OpenCV 背景差分法 Background Subtraction Methods(BS)在这篇博文中，您将学会如何用Python调用OpenCV，进行背景差分(Background Subtraction)。背景差分法是一种被广泛应用的技术，我们可以利用背景差分法，通过架设的固定位置的相机（static camera）来得到前景或者移动目标在图像中所在的位置（foreground mask）
转载
2023-07-10 19:16:53
514阅读
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
转载
2024-07-04 17:53:04
158阅读
1、时序差分法基本概念 虽然蒙特卡洛方法可以在不知道状态转移概率矩阵的前提下，灵活地求解强化学习问题，但是蒙特卡洛方法需要所有的采样序列都是完整的状态序列。如果我们没有完整的状态序列就无法用蒙特卡洛方法求解。此外蒙特卡洛方法的高方差依然存在。 时序差分法简称为TD法。TD法是一种结合蒙特卡洛法和动态规划法的方法。从算法的结构来看，TD法和蒙特卡洛法类似，都是“无模型学习” 的方法，也同样通过采
转载
2024-02-10 14:57:56
71阅读
双重差分模型（Difference-in-Differences，DiD）是一种广泛应用于政策分析和经济学研究的计量经济学工具，它用于评估某个干预（例如政策、项目等）的效果。在这篇博文中，我们将重点介绍如何在Python中实现双重差分模型的代码，并深入探讨这一模型的背景、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展。
## 背景定位
在政策评估和经济学研究中，双重差分模型常用于控制未观察到
目录前缀基础知识论文笔记Deep Learning with Differential Privacy - CCS'16Differentially Private Distributed Online Learning - TKDE'18Differentially Private Empirical Risk Minimization Revisited _ Faster and More
转载
2023-09-04 22:30:00
198阅读
作者介绍@花花曾任职于美团、腾讯、今日头条担任数据分析师。操盘过上百亿的资源评估，与大家一起成长学习。01 前言在实际的效率评估工作中，不是所有的营销活动都做了AB实验，也不是所有的公司都将PSM做了模型产品化，在没有AB实验和PSM建模的情况下，有其他的方法可以进行评估吗？今天给大家介绍一种比较常用也是比较容易操作的分析方法，叫做双重差分法。 02 DID介绍2.1 DID概述双重差
一、简介差分进化算法(Differential Evolution，DE)由Storn和Price于1995年首次提出。主要用于求解实数优化问题。该算法是一类基于群体的自适应全局优化算法，属于演化算法的一种，由于其具有结构简单、容易实现、收敛快速、鲁棒性强等特点，因而被广泛应用在数据挖掘、模式识别、数字滤波器设计、人工神经网络、电磁学等各个领域。1996年在日本名古屋举行的第一届国际演化计算(IC
转载
2024-08-09 00:04:05
51阅读
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
转载
2024-05-11 20:49:15
49阅读
差分的还原操作千万不能 记错，是 ch[i][j]+=-ch[i-1][j-1]+ch[i-1][j]+ch[i][j-1]模板：int ch[10][10];/*修改（标记储存）*/void change(int x1, int y1, int x2, int y2){ ch[x1][y1]++, ch[x2+1][y2+1]++; ch[x2+1][y1]--, ch[x1][y2
原创
2022-11-03 15:23:28
86阅读
