# 使用 OpenCV Java 实现背景效果 在计算机视觉领域,背景(Background Subtraction)是一项重要的技术,广泛应用于监控、行为分析及物体识别等场景。通过去除静态背景,能够帮助我们更准确地识别出运动目标,从而提高后续处理的效率和准确性。 本文将介绍如何使用 OpenCVJava 接口来实现背景效果,并提供一些代码示例来帮助理解这一过程。 ## 一、Op
原创 10月前
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1,CodeBook的来源  先考虑平均背景的建模方法。该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有运动前景的部分,要求光线保持不变。  如果我们考虑到时间起伏序列建模,比如利用60帧图像建模,对于每一
第二十一章: 图像及视频背景我们做目标识别、目标检测的时候经常需要去背景,比如车辆检测,就是摄像头拍摄一段车辆行驶视频,统计一下视频里面的车流量,此时我们首先要识别出图片中的车辆才能计数有多少辆车,而要识别车辆就需要先把车辆从图像中分割出来再做识别,而把车辆分割出来就是将前景物体从背景中分离出来,就是我们需要把视频的背景全部去掉,只剩下车辆,然后再进行其他操作。 所以背景就是前后景分割和提取,
转载 2023-11-16 22:25:54
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前言库opencv-pythonpyqt5换色原理直言的说,在这篇大佬的文章中,(32条消息) Python 教你用OpenCV实现给照片换底色_叶庭云的博客可以实现换底色,我认为其中最关键的一步binary_img = cv2.inRange(gray_img, low_value, high_value) # 这个函数inRange这个函数--相当于是二值化函数,在low_value与high
转载 2023-10-04 00:05:47
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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
// 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
转载 2024-05-23 17:15:59
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一、概述  实现步骤:  1.将图像转为灰度图  2.使用滤波器去除图像中的噪音  3.创建一个光模式图像  4.用光模式矩阵减去处理过后的图像矩阵  5.输出图像  ps:此案例并不适合所有的情况,特别是生成光模式背景。如果是较为复杂且是彩色图像则完全没法发使用这种方式生成。二、示例代码//原图 Mat src = imread(inputImagePath); imshow("
转载 2021-06-03 16:29:00
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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
# 使用 JavaOpenCV 实现背景色 在计算机视觉中,背景色是一个常见的任务,特别是在图像处理和计算机视觉领域。本文将教你如何使用 JavaOpenCV 库来实现背景色的功能。 ## 整体流程 首先,让我们明确一下实现背景色的整个流程: | 步骤 | 描述 | |------|-------------
原创 11月前
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卷积边缘问题图像卷积的时候边界像素,不能被卷积操作,原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠,所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理,5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理。处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素,填充的像素值为0或者RGB黑色,比如3x3在 四周各填充1个像素的边缘,这样就确保图像的边缘被处理,在卷积处理之 后再去掉这些边缘。openCV中的处理方法常用的有如下几种:•
1.背景消除1.帧差法对于视频,不同影像所在的位置不同,那么相邻两帧的图像进行差分运算,如果所得区域灰度差值的绝对值超过一定的阈值时,那么判定为运动的目标,否则为背景。 为什么要用阈值?因为背景中可能也会有些物品动,比如风吹过的树。 因为图像中容易有噪音点和空洞问题,该方法基本不会使用。2.混合高斯模型(1)若第一帧图像像素值为100,xigema值为5(假设,默认); (2)取t帧数据图像(要足
转载 2024-06-06 09:51:21
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# OpenCV Python照片背景教程 ## 概述 本文旨在教会刚入行的开发者如何使用OpenCV Python库实现照片背景的功能。照片背景是一种常见的图像处理任务,它可以将图像中的背景部分去除,只留下前景物体。下面将逐步介绍整个实现流程。 ## 实现步骤 下面的表格展示了照片背景的实现步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤一 | 导入必要的库
原创 2023-09-03 16:09:29
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1、肤色侦测法   肤色提取是基于人机互动方面常见的方法。因为肤色是人体的一大特征,它可以迅速从复杂的背景下分离出自己的特征区域。一下介绍两种常见的肤色提取:(1)HSV空间的肤色提取     HSV色彩空间是一个圆锥形的模型,具体如右图所示: 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常说的颜色名称,例如红色、黄色等,依照右图的标准色
背景消除或背景减法是这样一种假设。我们有2个图片,一个是静止的,比如场景,没有需要检测的东西,另一个照片则包含了要检测的对象,但他是侵入了背景里的东西,或对象。我们就是要检测这个东西,比如商场进入的小偷,老鼠,或者马路上通过的车辆。利用背景减法,我们容易找到我们感兴趣的东西。先看看下面2张图片:右边图片是我们的背景,左边图片是我们的结果,我们找到感兴趣的部分,就是框起来的部分。框起来前就是我们对比
简介批量处理图片文件,批量提取GIF图片中的每一帧,具有范围裁剪、自动去除黑/白边、调整大小、压缩体积等功能。先看一些软件的界面,是基于Tkinter写的GUI裁剪等功能基于Opencv  下载 我添加了处理GIF的github: 原作者的github:hiroi-sora/Umi-CUT: 图片批量黑边/裁剪/压缩工具,带界面。可排除图片边缘的色块干扰,
转载 2024-07-01 11:28:51
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参考文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280 文章目录背景减除方法选择:MOGMOG2GMGCNTKNN总结 背景减除计算机视觉的前景和背景:前景:你感兴趣、要研究的对象,如车辆识别统计中的车辆背景:不是你想要研究的对象,如车辆识别统计中的天空、数目、阴影等等**背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉、目标跟踪等任务中的
Learning Opencv 3 —— 十五章 背景去除 Background Subtraction背景去除概述background subtraction 也被称为 background differencing。这里将首先介绍经典背景模型的缺点,之后将介绍一些更高阶的方法。其中将介绍一种处理室内光线相对稳定的快速方法和一种能够兼容室外场景的一种称为 codebook 速度较慢的方法。背景
离散数学CAI软件-1.GUI界面背景设置简介界面背景设置代码如下:代码注释掉过的坑运行结果总结 简介自从我学完javaGUI之后,就一直想要做点自己的东西,刚好上学期参加比赛认识了一位老师,他给了我一个建议,用GUI做一个辅助学习离散数学的软件。本来打算暑期把这个项目做了,但是因为某些原因我没有动它,现在开始一步一步的把它实现。开发工具:ideaIU-2021.1.2 开发环境:jdk15.
转载 2023-07-18 16:08:56
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# OpenCV Java背景处理实现流程 欢迎来到这里,我将教你如何使用OpenCV Java实现背景处理。在开始之前,请确保你已经安装了Java开发环境和OpenCV库。 ## 流程概述 下表展示了实现背景处理的步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 导入必要的库和模块 | | 步骤2 | 加载视频或摄像头输入 | | 步骤3 | 初始化背景模型
原创 2023-08-24 10:20:37
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文章目录前言java-正装照换底色小demo-技术分享01 实现思路02 效果02::01 原图:02::02 执行单元测试:02::03 效果:03 编码实现 前言博主点个赞,评论,收藏一键三连啊,写作不易啊^ _ ^。   而且听说点赞的人每天的运气都不会太差,实在白嫖的话,那欢迎常来啊!!!java-正装照换底色小demo-技术分享本来闲着没事想写个小demo玩玩,结果没想到坑还挺多,写个
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