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
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2024-03-31 08:52:30
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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，
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2024-09-16 08:35:33
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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
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2024-08-09 09:49:53
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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
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2024-03-27 09:06:39
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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
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2024-07-23 09:32:22
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目录一、均值滤波（使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值）二、中值滤波（计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值）三、高斯滤波（对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值）四、双边滤波（比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，以达到保边去噪目的）以下是四种平滑处理滤波算法一、均值滤波（使用模板内所有像
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2024-08-12 17:12:29
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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
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在Latent Factor Models中添加噪声的方式通常是在目标函数中引入高斯噪声，使得每个元素都有一定的概率被扰动。具体地，我们可以使用 Lipschitz 常数来度量添加的噪声对目标函数的影响。在这种情况下，我们可以发现，如果我们向每个元素添加的噪声。综上所述，将高斯噪声添加到 Latent Factor Models 的目标函数中可以保护合成数据的差分隐私。因此，我们可以考虑在潜在因子矩阵和因子载荷矩阵上添加的噪声对距离的影响。这意味着添加的噪声对目标函数的最大影响不超过。是高斯噪声的标准差，
原创
2023-04-19 17:26:48
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# 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
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高斯是德国著名数学家、物理学家、天文学家、几何学家，有“数学王子”的美誉。18岁的高斯发现了质数分布定理和最小二乘法。通过对足够多的测量数据的处理后，可以得到一个新的、概率性质的测量结果。在这些基础之上，高斯随后专注于曲面与曲线的计算，并成功得到高斯钟形曲线(正态分布曲线)。其函数被命名为标准正态分布（或高斯分布），并在概率计算中大量使用。在高斯19岁时，仅用尺规便构造出了17边形。并为流传了20
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2024-09-05 11:20:54
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目录 1、高斯噪声2、椒盐噪声3、模糊操作1、高斯噪声顾名思义指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和温度引起的传感器噪声。通常在RGB图像中，显现比较明显。如图：高斯噪声+模糊/高斯滤波操作：def clamp(pv):
if pv>255:
return 255
elif pv<0:
return 0
else:
return pv
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2023-11-06 12:53:52
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本篇博客讲述对图像进行均值滤波，中值滤波，高斯滤波，高斯边缘检测滤波的意义在于：刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。 (1) 均值滤波器：最简单均值滤波器是局部均值运算，即每一个像素只用其局部邻域内所有值的平均值来置换. (2)
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2024-05-08 13:31:18
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一、高斯平滑（模糊）def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(imag
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2023-08-02 23:29:53
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模糊原理：1. 模糊原理和上几节说的图像掩模矩阵有很多相似的地方，都是拿一个矩阵（3X3, 5X5）等，和原图从左向右从上到下分别进行卷积，将卷积值最后赋值个当前卷积的中心像素。2. 那么其最关键的参数，也就在于矩阵的大小和矩阵的值，我们通常称矩阵为卷积核。3. 模糊操作的重要原因之一也是为了给图像预处理时降低噪声。卷积示意图：均值模糊：均值模糊，也称为均值滤波，相当于卷积核的矩阵值全部为1/(卷
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2024-03-26 12:32:56
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一，图像金字塔解释：图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻
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2024-03-20 13:34:14
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文章目录一、函数介绍二、演示一、函数介绍这两个函数参数类似，
原创
2022-08-09 21:57:28
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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）
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2023-07-10 19:16:53
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申明：以下内容为笔者翻译自国际会议论文，鉴于本人水平有限，翻译难免有误，请大家多多包容。原文为：An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection;
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2024-04-22 20:55:10
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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
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2024-07-04 17:53:04
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