在计算机视觉领域，利用 OpenCV 技术进行人物背景消除是一项具有挑战性的任务。随着深度学习和图像处理技术的迅猛发展，传统的方法已经逐渐被新的算法替代，有效提升了背景消除的质量和速度。通过 Java 调用 OpenCV 库，我们能够实现实时的背景消除效果，从而助力图像处理、视频直播等场景。本文将详细探讨如何在 Java 中使用 OpenCV 技术实现人物背景消除的过程，并通过详实的案例与比较，帮
前言上一篇《C++ OpenCV视频操作之背景消除建模（BSM）-1》中我们学习了背景消除建模（BSM）中的采用图像分割模式的高斯混合模型，介绍中我们还说过BS算法中除了图像分割还有机器学习的方式，本篇文章我们就接着上节的内容来学习一下机器学习算法的背景消除建模。相关API及核心代码机器学习API和高斯混合模型建模很像，主要是的API为BackgroundSubtractorKNN，其核心代码为：
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2024-02-23 11:42:00
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背景消除建模（BSM）以前我们有两篇介绍过，本章主要是目的是我把Android NDK OpenCV的Demo重新建了一个新的，一是把原来那个DEMO中关于TesserartOCR的相关部分都去掉了，二是在这个Demo中加入多个图片的展示，这样可以显示源图与处理后的图片进行对比了，文章最后会上传Demo的代码。视频效果话不多说，还是先上干货视频中可以看到，我们把源图，基于图像分割的GMM和基于机器
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2024-07-01 20:10:49
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标：这一节要了解背景减除算法在opencv中的应用。基础：背景减除算法是很多以机器视觉为基础的应用中，非常重要的预处理算法。例如，使用固定的摄像头来统计一个房间的进出人数或者交通摄像头提取关于交通工具的信息等等。在所有这些例子当中，你首先要做的就是把人和交通工具单独提取出来。从技术上来讲，你需要把移动的前景从静止的背景当中提取出
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2023-10-07 15:16:39
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在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。例如顾客统计，使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数；或者是交通摄像头，需要提取交通工具的信息等。在所有的这些例子中，首先要将人或车单独提取出来。 技术上来说，我们需要从静止的背景中提取移动的前景如果你有一张背景(仅有背景不含前景)图像，比如没有顾客的房间，没有交通工具的道路等，那就好办了。我们只需要在新的图像中减去背景就可以得到前景对象了。
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2024-02-17 11:17:45
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1、提供可一种图像逆光复原的方案，针对逆光图像提供一种亮度调节方案，使得处理后的图像适于人眼获取原始逆光区域信息，此方案流程图如下： 图1 处理方案的流程
2、具体实施过程本方案采用图像分块、设置亮度阈值区间的方法整体提高图像亮度值进行恢复逆光图像。具体实现流程如下：（1）设置分块后每块图像块的宽度和高度，在原图像上利用rectangle函数绘制各图像块的边界用（2）根据宽度和高度
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2024-09-04 09:51:35
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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
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2024-06-06 09:51:21
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注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.下面代码实现了视频中背景消除和提取的建模，涉及到KNN（K近邻算法）和GMM（高斯混合模型）。#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char**) { VideoCapture capture; capture.
原创
2021-07-07 14:02:06
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这篇教程是很久以前写的了，整理电脑发现的，反正也是写了，贴上来吧。本例中所使用的是Photoshop CS版本。注：本教程的图片有其它更简的处理方法，在这里只是借此图片讲一下比较通用的通道抠图方法。前后效果对比 处理图片时，抠图是大家常会遇到的问题，对于边缘整齐、象素对比强烈的，可以用魔棒或是路径工具进行抠图处理。但是对于人物飘飘长发，用这些工具就无从下手了。事实上，抠图的方法很多，不同
自组织背景减法是Maddalena于2008年发表的《A self-organizing approach to background subtraction for visual
surveillance applications》中提出的，通过自组织的方法自动的生成一张神经网格背景模型。这个背景减法在2012年和2013年的Change detection背
图片的功能非常强大，有一图胜千言的效果，所以在文档或演示文稿中使用图片来增加趣味性是一种很棒的想法。但问题是，图片通常会变为文字中间的独立矩形，而不是真正与内容融合在一起。您可以在图片中放置边框或效果，使其更具艺术效果，但到目前为止，隔离图片部分的唯一方法是使用昂贵的照片编辑包，并了解选择和消除图像各部分的繁琐过程。
背景消除是 Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook 中
原创
2009-12-21 16:16:21
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文章目录博主精品专栏导航00、环境配置11、项目实战（一）银行卡号识别 —— sort_contours()、resize()（二）文档扫描OCR识别 —— cv2.getPerspectiveTransform()、cv2.warpPerspective()、np.argmin()、np.argmax()、np.diff()（三）全景拼接 —— detectAndDescribe()、matc
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程序功能:
摄像机标定程序
开发环境:
OpenCv2.4.8+VS2012
时间地点:
陕西师范大学
1、OpenCV的定义： OpenCV的英文全称是Open Source Computer Vision Library。它是一个开源的计算机视觉库，它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 2、OpenCV的特点： （1）OpenCV采用C/C++语言
好久没写博客了，因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧，今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结。那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些：RGB color spaceYcrcb之cr分量+otsu阈值化YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127HSV中 7<H<20 28<S<256 50<V<
1.1 索引透明颜色与Alpha透明通道 要说索引颜色透明，首先要讲讲什么是索引颜色，百度百科上有对索引颜色的解释，我觉得很关键的一句是“挑选一副图片中最有代表性的若干种颜色（通常不超过256种），编制成颜色表。”我的理解就是，找一些跟你图片颜色最接近的一些颜色（不超过256种）组成你这张图片。 而且，很重要的是，这些颜色里面有个很特别的颜色，就是索
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2024-05-08 21:54:45
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# Python 背景声音消除代码实现指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你可能遇到过背景声音对音频处理的影响。本文将教你如何使用Python代码消除背景声音，让你的音频更加清晰。
## 流程
以下是实现Python背景声音消除代码的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取音频文件 |
| 3 | 分离背景声音 |
原创
2024-04-25 05:22:18
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图片1、读入图像使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径， 第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。(不写默认彩色） cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。 &nbs
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2024-03-16 11:05:46
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形态学处理【一】形态学概念，腐蚀，膨胀相关函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.getStructuringElement()一、形态学形态学(morphology)常应用在生物学中，研究动植物的形态和结构；图像形态学即数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格伦和拓扑学基础上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论；常见图像形态学
win7系统在发布的时候增加了不少的新功能，有些用户不知道win7系统如何打开和关闭Aero特效，其实打开和关闭Aero特效的操作步骤是非常简单的，下面就来看看win7系统如何打开和关闭Aero特效吧。当然我们要知道什么是win7 Aero特效 ，再来取决是否要打开或关闭areo特效。win7系统关闭Aero方法：方法一：1.鼠标右键桌面，选择“个性化”，如图1所示：图1 鼠标右键个性化2.在打开
