一、概述 2009 年,Marc Van Droogenbroeck 等人提出了一种新的背景建模法: Vibe(Visual Background Extractor)算法。Vibe 是一种通用的运动目标检测算法,对于视频流类型、颜色空间、场景内容没有特定要求。首次将随机选择机制引入到背景建模中,通过随机选择样本估计
一、 VIBE获取目标---->其他算法处理---最终目标是一种像素级视频背景建模和前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少。优点:内存占用少,处理速度快,计算量小,检测效果好无参数法:可直接应用在产品中,软硬件兼容性好;性能优于混合高斯,参数化方法,SACON等;像素级算法,视频处理中的预处理关键步骤;背景模型及时初始化具有较好的抗噪能力。缺点:Ghost区域
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2024-08-23 12:03:48
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在OpenCV中读写视频与读写图像非常相似。视频就是一系列通常被称为帧的图像。所以,你需要做的就是循环播放视频序列中的所有帧,然后一次处理一帧。在这篇文章中,我们将演示如何从一个文件、一个图像序列和一个网络摄像头读取、显示和写入视频。我们还将研究流程中可能发生的一些错误,并帮助理解如何解决这些错误。让我们先看一下读取视频文件的代码示例。它本质上包含了从磁盘读取视频并显示它的功能。随着您的深入,我
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2024-02-04 06:26:37
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vibe算法是采用领域像素来创建背景模型,通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景。模型的工作原理背景像素样本(该点过去的像素和其领域的像素)的选取:邻域点选取采用8邻域方法随机选取。用v(x)表示图像中x处的像素在给定的欧几里得颜色空间所取得值,每个背景像素x由N个背景样本值集合来建模 M(x)={v1,v2,……vN}根据模型M(x)对像素值v(x)
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2024-04-24 20:55:35
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本人只是想很简单的入门了解opencv,目前相关原理和知识了解的不多,可能存在有些地方写的不对,仅供参考。1.帧间差分帧间差分法是一种通过对视频图像序列的连续两帧图像做差分运算获取运动目标轮廓的方法。当监控场景中出现异常目标运动时,相邻两帧图像之间会出现较为明显的差别,两帧相减,求得图像对应位置像素值差的绝对值,判断其是否大于某一阈值,进而分析视频或图像序列的物体运动特性原理: 当视频中存在移动物
为了处理视频,需要读取视频的每一帧,OpenCV提供了一个非常易用的框架以读取视频文件或从摄像头中读取。一、读取视频文件读取视频文件,只需要创建VideoCapture实例,然后循环读取并处理每一帧就行了。示例#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
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2023-12-05 10:47:38
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一、介绍视频读取本质上就是读取图像,因为视频是由一帧一帧图像组成的。1秒24帧基本就能流畅的读取视频了。 1、读取视频有两种方法:(1) VideoCapture cap;
cap.open(“1.avi”);
(2) VideoCapture cap(“1.avi”);2、循环显示每一帧: while(1)
{
Mat f
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2023-11-07 11:58:07
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一、介绍视频读取本质上就是读取图像,因为视频是由一帧一帧图像组成的。1秒24帧基本就能流畅的读取视频了。 1、读取视频有两种方法: (1) VideoCapture cap;
cap.open(“1.avi”);
(2) VideoCapture cap(“1.avi”);2、循环显示每一帧: 1 while(1)
2 {
3 Mat f
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2023-07-29 18:51:46
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OpenCV读取视频一、相关说明1、原理:OpenCV读取视频包括从视频文件和摄像头读取。读取视频其实就是读取每一帧,相当于把每一帧当做图像来读取显示。2、cvCapture结构体cvCapture是一个保存图像捕获所需的信息的结构体。从摄像头和视频文件播放视频必须是从第一帧来时一帧一帧的按顺序获取,因此每获取一帧后都要保存相应的状态和参数。比如从视频文件中获取,需要保存视频文件的文件名,相应的解
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2024-08-28 14:12:00
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目录一、从文件中读取视频并播放 二、视频文件的保存 三、视频文件目标追踪1.meanshift算法:一、从文件中读取视频并播放1.创建读取视频的对象cap=cv.VideoCapture(filepath)2.获取视频某些属性retval=cap.get(propId)propId:从0到18的数字,每个数字表示视频的属性索引flags意义0cv2.CAP_ PROP
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2024-02-25 23:10:13
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OpenCV读写视频文件解析 纠正个误区,我见有人用OpenCV做多媒体开发,OpenCV这东西再强大,这方面也不行的,之所以把视频读取写入这部分做的强大一些,也是为了方便大家做视频处理的时候方便些,而且这部分也是基于vfw和ffmpeg二次开发的,功能还是很弱的。一定要记住一点,OpenCV是一个强大的计算机视觉库,而不是视频流编码器或者解码器。希望大家不要走入这个误区,可以把这部分简单单独看待
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2024-04-14 08:31:40
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目录1、背景2、错误分析(1)路径错误(2)加上延时(3)读取完最后一帧错误3、 修改4、总结 1、背景在对着教程下载并配置好OpenCV后,想要读取一个视频试试看,就试着运行了下面一段代码:#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2\imgproc\types_c.h>
#include <iostream>
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2024-03-06 08:34:05
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本文主要介绍Ubuntu系统下GCC生成静态库和动态库和两者之间的链接、GCC的常用命令以及GCC编译器的主要工作原理、OpenCV的安装以及简单应用、掌握GitHub的使用方法,上传自己的代码。目录一、GCC生成静态库和动态库的应用1、用GCC生成静态库和动态库(1)编译生成例子程序hello.c、hello.h、main.c。(2)第 2 步:将 hello.c 编译成.o 文件(3)第 3
一、从摄像头捕获视频从摄像头捕获视频,首先需要创建VideoCapture对象,参数为设备索引号,例如:对于笔记本电脑,传0表示使用其内置摄像头。import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
# 从摄像头读取一帧,ret是表明成功与否
ret, frame = cap.
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2024-02-16 09:18:37
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# Opencv读取视频的实现流程
Opencv是一个开源计算机视觉库,提供了许多图像和视频处理的功能。在Python中,我们可以使用Opencv库来读取和处理视频。下面将介绍使用Opencv读取视频的具体步骤,并给出相应的代码示例。
## 实现流程
下面是使用Opencv读取视频的整个实现流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入Opencv库 |
原创
2023-12-29 06:34:17
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1 初步了解情况:坚决不能动代码首先被告知,做系统的主要团队已经解散了,只能找到部分成员,代码文档也不完整。朋友说:能够重构是最好的。我仔细研究了1天,惊喜的发现这个系统把小作坊能出的问题都出了,就是反面教材的教科书:没有顶层设计。一看就是几个基友QQ沟通攒起来的。每种识别算法都是独立的可执行文件,会自顾自地读文件、产生结果文件。全部依靠定时器扫描文件夹处理,处理完成后改名或者搬移走来触发下一步流
视频或摄像头实时画面读取本质上是读取图像,因为视频是由一帧一帧图像组成的。人们的眼睛在1秒24帧,就可以看成是连续的画面;这样基本能流畅的读取视频。 平常会用摄像头获取实时的画面数据;有时需要用摄像头记录保存一段画面数据;那么又如何OpenCV来打开一段视频文件呢?下面分为三个部分来分析,并附有原代码; 摄像头实时画面显示思路流程:定义一个Mat数据容器,等下用来存放摄像头的实
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2024-07-30 11:41:26
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一、视频读写1. 从文件中读取视频并播放在OpenCV中我们要获取一个视频,需要创建一个VideoCapture对象,指定你要读取的视频文件:(1)创建读取视频的对象cap = cv.VideoCapture(filepath)参数:filepath: 视频文件路径(2)视频的属性信息获取视频的某些属性retval = cap.get(propId)参数:propId: 从0到18的数字,每个数字
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2023-09-21 10:10:51
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int main( int argc, char** argv )
{
//========================================================
// CvCapture 是一个结构体,用来保存图像捕获所需要的信息。
// opencv提供两种方式从外部捕获图像,一种是从摄像头中,一种
// 是通过解码视频得到图像。两种方
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2024-10-11 16:23:02
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文章目录一、OpenCV视频I/O概述二、VideoCapture结构体❶先看一下构造函数:❷ VideoCapture中其他函数❸读取视频基本步骤1、读取视频2、下一帧3、释放 三、VideoWriter类❶构造函数❷ 成员函数 前面已经提到过一部分的视频读写:OpenCV–012:视频读写一、OpenCV视频I/O概述OpenCV视频I/O模块是一组用于读取和写入视频或图像序列的类和功能。