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
文章目录写在前面一、报错 `CV_INTER_LINEAR was not declared in this scope`1. 问题描述2. 解决方法二、报错 `CV_RANSAC was not declared in this scope`1. 问题描述2. 解决方法三、报错 `CV_WINDOW_AUTOSIZE was not declared in this scope`1. 问题描述
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2024-04-21 09:29:16
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Qt打包Opencv生成可执行exe文件Qt打包Opencv生成可执行exe文件所需准备1. Qt、Opencv版本2. QtCreator创建testDebugByOpencv（编译器MinGW_64_bit-Release）3.生成对应编译后文件4.将testDebugByOpencv.exe放到test空目录下5.在Home中打开对应的编译器（这里要选择MinGW 64 与构建项目时必须保
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2024-09-24 22:49:29
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文章目录0x00 | 前言0x01 | .wav格式的标准结构0x02 | .wav格式的非标准结构0x03 | C++按字节读取文件的方法0x04 | OpenAL播放音频的流程0x05 | 构建.wav加载器0x06 | 测试 0x00 | 前言近日学习OpenAL，想从最简单的.wav格式入手，但苦于找不到合适的解析库，最终写下此文。后面添的： 这篇里的代码写的很烂，特别是那一堆 fs.s
当前版本 ：opencv-python 4.8.1.78 ps:0黑 255白阈值处理1.阈值处理retval,dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)参数说明：src 传入图像对象（可以是灰度图或是三色通道图） ：
OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配
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2024-07-10 18:26:37
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准备条件：ARM-A8通过V4l2连接USB摄像头，并通过初始化及相关工作（这写在以后回来记录）项目进展：在通过USB摄像头经过read_frame()之后得到的图片数据是YUY2格式的，通常USB摄像头都是YUY2(也可以说是YUYV)的，之后我的项目需要在QT上显示，以确保之后的使用openCV进行人脸识别。问题：现在遇到的问题是：需要把YUY2格式的buffer中的数据转化位RGB24的格式
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2024-04-03 19:20:25
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目录一、实验准备二、使用opencv库处理图片三、使用opencv库打开摄像头四、使用opencv库处理摄像头采集图像并保存 一、实验准备实验环境：Ubuntu18.04
实验工具：opencv3.4.11安装教程链接：【嵌入式】Windows10&Ubantu16.04&树莓派3B+安装opencv教程. 官方下载很慢推荐软件地址：庐雪技术博客. 完成安装我们就进行下一步！二、
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2024-03-27 13:24:36
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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
