背景建模
混合高斯背景建模原理_高斯图模型
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
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背景建模
这篇博客对其进行了总结：http://www.cnblogs.com/ronny/archive/2012/04/12/2444053.html &
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背景建模技术（八）：bgslibrary_vs2010_mfc中boost的安装与配置
p br /p p 在玩BGS Library时，有一个MFC的项目，在编译的过程中出现如下图的错误提示： /p p > 一、boost的下载与安装 在玩BGS Library时，有一个MFC的项目，在编译的过程中出现如下图的错误提示： 即： 1 e:\bgslibrary-master\vs2010mfc\src\stdafx.h(50): fatal erro
日期 2023-06-12 10:48:40背景建模技术（七）：预处理（PreProcessor）模块
p br /p p 预处理（PreProcessor）模块是BgsLibrary中一个必选的模块，是真正进入背景建模算法的“预处理”过程，其主要功能包括‘去模糊’、‘获得灰度图’、 应用Canny算子‘等可选模块。 /p p br /p p 下面给出源码： /p p br /p p /p pre name= code > 预处理（PreProcessor）模
日期 2023-06-12 10:48:40背景建模技术（六）：帧处理（FrameProcessor）模块
p 前面几篇文章简单介绍了 a target= _blank href= http://blog.csdn.net/frd2009041510/article/details/45716009 BgsLibrary的入口函数 /a 、 a target= _blank href= http://blog.csdn.net/frd2009041510/article/details/ 前面几篇文
日期 2023-06-12 10:48:40
背景建模技术（五）：视频捕获（VideoCapture）模块
p >本次对“视频捕获（VideoCapture）模块”做出分析，给出源代码和对应的程序流程框架。 视频捕获模块的主要功能是设置视频或相机参数，并读取设置配置参数，最后进入帧处理模块的process进程，该模块的源码如下，请重点关注start（）函数： #include "VideoCapture.h" namespace bgslibrary namespace VC_R
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背景建模技术（四）：视频分析（VideoAnalysis）模块
p br /p p 视频分析模块主要包含两个函数，一个是VideoAnalysis::setup（....），其主要功能就是确定测试的视频是视频文件或摄像头输入亦或是采用命令行参数；第二个函数是VideoAnalysis::start()，其主要功能初始化视频处理、设置视频获取方式以及开始视频捕获功能等。 /p p br /p h2 1、VideoAnalysi 视频分析
日期 2023-06-12 10:48:40背景建模技术（三）：背景减法库（BGS Library）的基本框架与入口函数main()的功能
p br /p p 背景减法库（BGS Library = background subtraction library）包含了37种背景建模算法，也是目前国际上关于背景建模技术研究最全也最权威的资料。本文将更加详细的介绍背景减法库（BGS Library）的基本框架与入口函数main()的功能。 /p p br /p p BGS库的整体框架在 a target 背景减法
日期 2023-06-12 10:48:40背景建模技术（二）：BgsLibrary的框架、背景建模的37种算法性能分析、背景建模技术的挑战
下载地址：http://download.csdn.net/detail/frd2009041510/8691475 该软件平台中包含了37种背景建模算法，可以显示输入视频/图像、基于背景建模得到的前景和背景建模得到的背景图像，还可以显示出每种算法的计算复杂度等等。并且，测试的可以是视频、图片序列以及摄像头输入视频。其界面如下图所示： 2、BgsLibrary的框架
日期 2023-06-12 10:48:40背景建模技术（一）：介绍、资源下载、“背景建模库”平台搭建
视频分析与理解是一个非常活跃的研究领域，在这个研究领域（如视频监控、多媒体应用等）中，第一步要做的就是检测场景中运动的目标。而背景建模技术是检测前景最常用的技术之一，具有举足轻重的作用和研究意义。 2、资源下载 BgsLibrary的下载：BgsLibrary库 OpenCV的下载：http://opencv.org/ （推荐下载版本2.4.10） 注：PC默认已经安装VS2010。
日期 2023-06-12 10:48:40HEVC Study Two(基于HM14.0平台)--如何在HEVC中加入背景建模技术（二）
p span >为了采用背景建模技术，必须知道当前帧和前一帧或者前几帧的像素值从而进行背景建模。当前帧的像素值在《HEVC Study Two(基于HM14.0平台)--如何在HEVC中加入背景建模技术（一）》中已经详细地说明了。下面讲述如何获得前一帧或者前几帧图像的像素值，从HM14.0的框架上看（如下图），IPPP编码结构中的P帧运动估计必须参考前一帧的像素值进行估计，因此我们应该从运动估计
日期 2023-06-12 10:48:40HEVC Study Two(基于HM14.0平台)--如何在HEVC中加入背景建模技术（一）
p span >随着AVS的逐步发展，AVS中的一些创新也得到国际上越来越多学者的关注。尤其是AVS中针对监控视频编码的背景建模技术和感兴趣区域提取技术。对于国际同行来说，如何在HEVC的参考软件平台HM上加入这两项技术是一个工作量甚大的事情。本文就本人做的一些工作做简单介绍。 软件平台HM14.0，IDE：VS2010（英文版） 废话了这么多，下面开始真正的内容： 在《HEVC
日期 2023-06-12 10:48:40Android版OpenCV图像处理技术亲自验证[十九]之高斯背景建模(附源码)
Android版OpenCV图像处理技术亲自验证[十九]之高斯背景建模 程序之美 运行效果 前言 主体 核心代码 所遇问题 结束语 程
日期 2023-06-12 10:48:40Simulink| “双碳”背景下汽车减少碳排放建模与仿真
目录 一、概述 二、模型 三、Simulink模型 四、matlab代码 一、概述 温室气体的过量排放会增强温室效应，造成全球极端气候的出现，严重影响人类的生存与发展，因此，控制温室气体减排已成为当前环保的重点。根据联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovern
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV使用MOG和KNN实现视频背景消除建模(背景差分)
1、概述 案例：使用MOG和KNN实现视频背景消除建模，使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG()和createBackgroundSubtractorKNN()来实现 1.createBackgroundSubtractorMOG()参数介绍： Ptr<
日期 2023-06-12 10:48:40[MOC062066]背景建模资料收集整理
一、相关博客 背景建模相关资料收集，各个链接都已给出。 资料，不可能非常完整，以后不定期更新。 —————————————————切割线————————————————— 这个哥们总结的非常好啊，看完了基本就有一个比較“全面”的认知可、能够侃晕一些外行了，哈哈哈。。。 千里8848： 背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Technique
日期 2023-06-12 10:48:40Simulink| “双碳”背景下汽车减少碳排放建模与仿真
目录 一、概述 二、模型 三、Simulink模型 四、matlab代码 一、概述 温室气体的过量排放会增强温室效应，造成全球极端气候的出现，严重影响人类的生存与发展，因此，控制温室气体减排已成为当前环保的重点。根据联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovern
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP的使用示例代码及运行效果
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP的大概算法原理，我已在博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/12500
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGSOC的使用示例代码及运行效果
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT的大概情况，我已在博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/12500375
日期 2023-06-12 10:48:40详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT,并利用它实现对道路监控视频前景的提取
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorCNT的大概算法原理，我已在博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125003
日期 2023-06-12 10:48:40详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG,并利用它实现对道路监控视频前景的提取
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG的大概算法原理，我已在博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/124991
日期 2023-06-12 10:48:40详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorMOG2,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。 cv::BackgroundS
日期 2023-06-12 10:48:40详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。 具体的算法原理可以参考下面这篇论文： Pakorn KaewTraKulPong and Ric
日期 2023-06-12 10:48:40详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorKNN,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearest neigbours)思想实现的背景建模。 百度百科对KNN算法的概括如下： 邻近算法，或者说K最邻近&#x
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV4中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,它们各自的算法原理、特点是什么,并附示例代码
关于OpenCV4中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类，汇总如下： 上面的汇总不仅显示了OpenCV4中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类，
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV3.0中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类,它们各自的算法原理、特点是什么,并附示例代码
关于OpenCV3中有哪些视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)算法的类，汇总如下： cv::Algorithm cv::BackgroundSubtractor cv::Backg
日期 2023-06-12 10:48:40运动目标的背景建模-混合高斯背景建模和KNN模型建模的OpenCV代码实现
运动检测通常用于分析视频序列中的移动目标，如车辆和行人检测，其中所需要解决的关键问题是在场景中分离前景目标与背景。既然要分离，那就要先求解出背景，背景建模的作用就是对背景进行求解。求解出背景之后，利用当前图像帧与背景作差就可以粗略地实现运动目标区域点的提取。 常用的背景建模方法有混合高
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