申明，本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9931575Pixel-Based Adaptive Segmenter（PBAS）检測算法，从思路和框架上看，该算法是结合了SACON和VIBE两个算法的优势，并进行了一些细微...
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2014-05-31 09:23:00
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# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as npdef vid
原创
2022-11-10 14:30:49
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1.帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像中的位置不同，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是时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 常常出现空洞现象 2.混合高斯模型学习方法 （1）首先初始化每个高斯模 ...
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2021-09-02 15:16:00
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目前，基于二值化图像提取运动目标仍具有广泛的应用。但是，在提取运动目标之前必须进行背景建模。背景建模的方法很多，如平均法，最大值最小值统计法，单高斯建模法，加权平均法等，而混合高斯背景建模应该来说是比较成功的一种。为什么这么说呢？ 机器视觉算法提取运动目标面临的基本问题：图像抖动，噪声干扰，光线变化，云飘动，阴影（包括目标阴影和区域外物体阴影），区域内部反光（如水面，显示器），运动目标缓慢移动等。
OpenCV的前景检测是由grabCut函数实现。grabCut是一种算法，算法原理说明如下：函数原型：grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None)img - 输入图像 mask-掩模图像，用来确定那些区域是背景，前景，可能是前景/背景等。可以设置为：cv2.GC_BGD,cv2.GC_FGD,cv2.GC_P
算法原理原理，，将所有帧的像素点相加，取平均作为背景的估计，其中N是当前所在帧，不是所有帧。Matlab实现mov=avir
在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流
最近开始研究Python的并行开发技术，包括多线程，多进程，协程等。逐步整理了网上的一些资料，今天整理一下greenlet相关的资料。 并发处理的技术背景 并行化处理目前很受重视， 因为在很多时候，并行计算能大大的提高系统吞吐量，尤其在现在多核多处理器的时代， 所以像lisp这种古老的语言又被人们重新拿了起来， 函数式编程也越来越流行。 介绍一个python的并行处理的一个库：
一、Python背景介绍从一句话，让我们来走进python，“ Life is short, use python.” Python由Guido van Rossum于1989年圣诞节为打发无聊时间，而开发的一个新的脚本解释程序. 第一个公开发行版发行于1991年.由于他是一叫Monty Python的喜剧团体的爱好者，因此选择了python这个名字。二、Python的特点 可概括为优雅、明确
高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状，其中一个峰对应于
在终端下使用vim进行编辑时，默认情况下，编辑的界面上是没有显示行号、语法高亮度显示、智能缩进等功能的。为了更好的在vim下进行工作，需要手动设置一个配置文件：.vimrc。在启动vim时，当前用户根目录下的.vimrc文件会被自动读取，该文件可以包含一些设置甚至脚本，所以，一般情况下把.vimrc文件创建在当前用户的根目录下比较方便，即创建的命令为：$vi ~/.vimrc设置完后$:
一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景，然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断，可以对复杂动态背景进行建模，计算量较大。在混合高斯背景模型中，认为像素之间的颜色信息互不相关，对各像素点的处理都是相互独立的。对于视频图像中的每一个像素点，其值在序列图像中的变化可看作是不断
## Python高斯背景建模
在图像处理和计算机视觉中，背景建模是一种常见的技术，用于检测视频中移动物体。其中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常用的背景建模方法之一。它通过对背景中像素的颜色进行建模，以便识别出视频中的前景物体。
### 高斯背景建模流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(初始化背
算法原理Opencv实现/*******************单高斯背景建模v1.0*************************************************2010.01.22*********lude #include #include
# 如何实现 Python GMM 背景建模
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现 Python 中的 GMM 背景建模。GMM 背景建模是一种用于视频处理和分析的技术，它可以帮助我们检测视频中的运动目标并提取背景信息。
## 2. 流程
下面是实现 Python GMM 背景建模的流程：
```mermaid
gantt
title Python GMM
ViBe算法：ViBe - a powerful techni
原创
2022-01-13 09:52:50
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## OpenCV区分前景背景的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python中的OpenCV库来实现前景背景的区分。在这篇文章中，我将为你展示整个过程的流程，并提供每一步需要使用的代码和代码注释。
### 1. 安装OpenCV库
首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果没有安装，可以使用以下命令来安装：
```python
pip install opencv-py
# Android背景不变，前景动画
在Android开发中，常常需要在屏幕上显示动画效果。有时候我们只需要让前景元素动起来，而背景保持不变。本文将介绍如何实现这一效果，并附上代码示例。
## 原理
实现背景不变，前景动画的效果需要使用两个视图层叠显示，其中一个是背景视图，另一个是前景视图。背景视图保持不变，而前景视图则进行动画效果的展示。
## 实现步骤
以下是实现背景不变，前景动画的
backgroundImageView = [[UIImageView alloc] initWithImage:[UIImage p_w_picpathNamed:@"StarsBackground.png"]];
backgroundImageView.contentMode = UIViewContentModeLeft;
&n
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精选
2013-02-25 10:47:32
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# 使用 Java OpenCV 实现背景与前景区分
作为一名新手开发者，学习如何用 Java OpenCV 来区分背景和前景是一个非常实用的技能。本文将向你介绍实现这一功能的流程、代码示例以及相关的图示。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
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