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
花了一个星期时间研究NDK编译OpenCV今天终于搞定了。。。。。看了网上无数的文章，感觉都写的不详细，现在我要整理一下整个NDK编辑过程先给出一个连接参考 http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/670169 虽然没成功，但是给我了很大的提示好了首先要准备的工具Cygwin 自行下载最近的NDK 我用的是 r8版本的（之前用r
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2024-07-07 10:31:56
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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
// 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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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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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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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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CSS |背景图像1.border先设置一个基础结构，并且使用border设置边框的格式：/*宽度为500px高度为500pxborder：边框的宽度 边框的样式 边框的颜色*/div{
原创
2022-07-11 16:36:25
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# 使用jQuery动态设置背景图像的教程
在现代网页开发中，背景图像是提升用户体验的重要元素。jQuery，作为一个流行的JavaScript库，使得操作DOM变得简单。因此，结合jQuery，我们可以轻松地为网页元素动态设置背景图像。本文将详细介绍如何使用jQuery设置背景图像，并提供相关代码示例。
## 1. 什么是jQuery？
jQuery是一个快速、小巧且功能丰富的JavaSc
图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读zouxy09@.com GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。现在我对源码做了些注释，以便我们更深入的了解该算法。一直觉得论文和
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2024-05-24 18:03:23
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lm.jpg#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat img = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg"); imshow("原图像", img); //绘制矩形 cv::Mat imgRect;
原创
2022-01-25 11:24:45
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1 基于阈值1.1 基本原理 灰度阈值化，是最简单也是速度最快的一种图像分割方法，广泛应用在硬件图像处理领域 (例如，基于 FPGA 的实时图像处理)。 假设输入图像为 f，输出图像为 g，则经过阈值化处理的公式如下： $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时
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2024-01-09 20:03:03
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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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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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如图所示，可以设置为纯色或一定的背景图片
原创
2021-10-28 14:46:58
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# Python背景图像大小调整
## 一、流程概述
在Python中，要调整背景图像的大小，我们可以使用PIL库（Python Imaging Library）来实现。下面是整个流程的概述：
1. 导入所需的库
2. 打开图像文件
3. 调整图像大小
4. 保存调整后的图像
接下来，我们将逐步解释每个步骤，并提供相应的代码和注释。
## 二、导入所需的库
首先，我们需要导入所需的库，
原创
2023-11-27 07:51:53
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# Swift背景图像代码详解
在Swift编程中，设置背景图像是一个常见需求，尤其是在开发图形用户界面（GUI）时。背景图像不仅可以增强应用的视觉吸引力，还可以传达品牌形象。在这篇文章中，我们将探讨如何在Swift应用中设置背景图像，并配以相应的示例代码。
## 背景图像的设置
在Swift中，设置背景图像通常依赖于`UIImageView`。我们首先创建一个`UIImageView`实例
background-image属性描述的元素的背景图像 默认的情况之下，背景图像进行的是平铺重复
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2022-07-07 17:17:30
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目录图像检索两类图像检索原理BOFBag-of-words models算法代码实现训练集代码运行结果 图像检索两类图像检索图像检索分为： 1、基于文本的图像检索（TBIR）：利用文本描述的方式描述图像的特征。 2、基于内容的图像检索（CBR）:对图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术。原理1、对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问 2、收集和加工图像资源，提取特征，
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2024-10-11 12:06:16
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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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