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
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
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
MeanShift算法Mean Shift是一种聚类算法，在数据挖掘，图像提取，视频对象跟踪中都有应用。OpenCV在图像处理模块中使用均值迁移可以实现去噪、边缘保留滤波等操作。在视频分析模块中使用均值迁移算法结合直方图反向投影算法实现对移动对象分析，是一种非常稳定的视频移动对象跟踪算法。其核心的思想是对反向投影之后的图像做均值迁移（meanshift）从而发现密度最高的区域，也是对象分布最大的
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
视频信号时由一系列的图像构成的，这些图像称为帧，播放帧的速度称为帧速率，通常使用帧/秒表示，即FPS（Frames Per Second),每秒出现的帧数 OpenCv提供cv2.VideoCapture()类来处理视频，函数形式捕获对象 = cv2.VideoCapture("摄像头ID号或者视频文件")摄像头ID号，是摄像头的ID编号，若为-1则随即选取一个摄像头，若由多个摄像头则可
转载
2023-11-10 04:52:02
119阅读
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
重磅干货，第一时间送达 标题&作者团队paper: https://arxiv.org/abs/2001.02129code: https://github.com/LongguangWang/SOF-VSRAbstract视频超分旨在生成具有与LR时序一致性且视觉效果更好的高分辨率图像。视频超分的关键挑战在于：如何更有效的利用连续帧间的时序信息。现有的深度学习方法通常采用光流方法从LR图
转载
2024-01-30 20:39:06
100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
最近做一个东西，需要在视频上实时显示帧速，即FPS。FPS是Frame Per Second的缩写，中文意思是每秒帧数。开发平台为VS2013+OpenCV2.4.9。FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。通俗来讲就是指每秒变化的画面数。在计算FPS时，需要使用的主要函数有getTickCount、getTickFrequency。而在输出图像上显示FPS水印则是使用函数putText，他
转载
2023-11-09 14:00:42
217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
使用 openCV进行图像处理使用 openCV进行图像处理，又名：学习计算机视觉理论，做 demo(第3 天）目录2.1 图像模糊
2.1.1 均值滤波2.1.2 中值滤波2.1.3 高斯滤波2.1.4 案例实现2.2 图像锐化
2.2.1 图像锐化简介2.2.2 案例实现3.1 OpenCV绘图
3.1.1 使用OpenCV绘制各种图形3.1.2 案例实现3.2 图像的几何变
转载
2024-06-20 08:52:48
200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
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
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
简单差分 可能这里的阅读体验更好：戳这里 引入 首先,给出一个问题:给出n个数，再给出Q个询问，每个询问给出le，ri，x，要求你在le到ri上每一个值都加上x，而只给你O(n)的时间范围，怎么办？思考一下: 如果暴力，卡一下le和ri，随随便便让你O(n^2)T成狗。 用线段树或树状数组搞一搞,抱
原创
2021-08-03 09:39:45
215阅读
序列差分 P4552 [Poetize6] IncDec Sequence 考虑原序列的差分序列 \(d\)，区间加减 \(1\) 即为两次单点加减 \(1\)，所有数相同即差分序列每一项为 \(0\) ，最小操作次数即为 $$\max\{\sum_{i=1}^{n}d_i[d_i>0],-\sum ...
转载
2021-10-23 11:55:00
186阅读
2评论
