背景建模

opencv实现视频里人数统计

先放个最近的人数教室人头统计图前两张效果图为caffe训练完成传统的方法包括：1）视频捕获；2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；3）目标识别（模式识别、特征点分析
xiao__run·2020-06-21 14:37

使用OpenCV检测和追踪车辆

：http://blog.csdn.net/xfgryujk/article/details/61421763完整源码GitHub使用高斯混合模型（BackgroundSubtractorMOG2）对背景建模
qiushui3103800391·2020-06-21 04:41

基于Opencv的车流统计和简单测速方法

车流量和测试效果链接:https://pan.baidu.com/s/1dS-610HJNLoD8QqlPgmfZw提取码:jrqs视频效果的准确率和背景建模之后的前景分离效果直接挂钩，可以针对背景建模之后进行阴影消除或者使用区域联通等方法优化前景
Li_haiyu·2020-06-20 22:29

7.SSD目标检测之一：运行SSD模型

需要在跟踪模型的前面把检测模型加进去，传统使用一些背景建模和轨迹建模的方式来做，对于动摄像头以及复杂背景的适应性都比较差，所以考虑用深度学习的方法来做。
和蔼的zhxing·2020-03-22 03:52

高斯混合背景建模

BackgroundSubtractor类背景/前景分割的基类该类仅用于定义整个背景/前景分割算法族的公共接口operator()计算前景掩码voidBackgroundSubtractor::operator()(InputArrayimage,OutputArrayfgmask,doublelearningRate=0)//image–下一视频帧。fgmask–输出前景掩码为8位二进制映像。g
DevilRoshan·2020-03-16 03:03

Motion Analysis——BackgroundSubtractorKNN

BackgroundSubtractor（查看“高斯混合背景建模”章）BackgroundSubtractorKNNBackgroundSubtractorMOG2（查看“高斯混合背景建模”章）BackgroundSubtractorKNN
DevilRoshan·2020-03-14 09:47

背景建模

想要获得一段视频中运动的区域，首先要得到它静态的区域，这个过程叫做背景建模，接下来将背景模型和当前的图像进行比较，减去这些已知的背景就可以得前景了。
crazydane·2019-12-27 13:24

opencv3/C++实现视频背景去除建模(BSM)

视频背景建模主要使用到：高斯混合模型（MixtureOfGauss，MOG）createBackgroundSubtractorMOG2(inthistory=500,doublevarThreshold
阿卡蒂奥·2019-12-11 15:37

Paper | Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs

目录故事背景建模现实噪声CBDNet非对称损失数据库发表在2019CVPR。
RyanXing·2019-10-01 14:00

openCV：背景建模

帧间差分法背景建模定义由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。
SwiftBirds·2019-09-29 22:17

opencv中背景建模方法(二)

背景建模上一篇文章中有一个平均差分的简单背景建模方法，现在介绍opencv库中封装好的背景建模方法。
邓文尧·2019-07-17 15:29

GMM背景建模与前景提取

#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){stringfile="/home/zhanghan/itemloss/myself/video/2.mp4";VideoCapturecap(file);Matframe,fram
坎幽黑尔弥？·2019-07-15 22:50

计算机视觉完整学习大纲，来源于互联网，仅供大家参考~~~

视频的压缩与显示；视觉处理与分析图像滤波及去噪；图像边缘检测；直方图与图像分割；图像特征描述；再论图像分割；综合示例；直线检测；HARRIS角点检测；SIFT特征提取；ORB特征检测；特征检测综合示例；背景建模
ctrigger·2019-06-06 20:49

Opencv3之动态目标检测：BackgroundSubtractorMOG2参数配置

blog.csdn.net/m0_37901643/article/details/72841289Opencv集成了BackgroundSubtractorMOG2用于动态目标检测，用到的是基于自适应混合高斯背景建模的背景减除法
exo一起走花路啊·2019-04-03 21:19

运动目标检测算法ViBe原理学习

实习的时候做了一些算法学习，但一直没有写文档总结，博客也没更新，所以现在来补一下~VisualBackgroundExtractor(ViBe)，是一种像素级视频背景建模算法。
Lostin_sakura·2019-01-02 09:06

行人检测资料整理

1.行人检测的现状（大概可以分为两类）（1）.基于背景建模：利用背景建模方法，提取出前景运动的目标，在目标区域内进行特征提取，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人；背景建模目前主要存
TIM邓肯·2018-12-09 18:07

运动前景分割

由于在运动前景检测这一应用中，背景大多是固定不变的，因此提出了很多背景建模算法，通过某种数学模型
Little_Whiter·2018-11-27 15:05

基于OpenCV的物体检测方法合集（一）

（1）背景建模法1.SingleGaussian(单高斯模型)Real-timetrackingofthehumanbody2.混合高斯模型（MixtureofGaussianModel）Animprovedadaptivebackgroundmixturemodelforreal-timetrackingwithsh
qq_37269094·2018-11-23 19:38

背景建模算法--平均背景建模、单高斯背景建模C实现

1、背景建模  视频图像中运动目标的检测的一种基本思想是对图像的背景进行建模，既是将所有像素分为背景和运动前景两类。背景建模方法可以分为两类–颜色背景建模和纹理背景建模。此文只涉及颜色背景建模。
王log·2018-11-18 17:26

Opencv视频分析---使用背景减法方法

背景建模包括两个主要步骤：背景初始化;背景更新。在第一步中，计算背景的初始模型，而在第二步中更新模型以适应场景中的可能变化。代码//
铿锵的玫瑰·2018-10-21 16:19

基于视觉的目标检测与跟踪

根据算法处理对象的不同,将目标检测分为基于背景建模
Famir_Tse·2018-09-19 15:08

背景减除(Background Segment)

写在前面1.高斯背景建模2.LBP特征背景减除算法简介1.BackgroundSubtractorCNT参考CNT算法简介运行效果截图CNTAPI2.BackgroundSubtractorGMG参考GMG
mysticalwing·2018-08-26 16:35

图像与视频处理中的优化方法

要求使用背景建模的相关技术（最好使用优化方法），区分出前景和背景，输出为视频的每一帧对应的前景和背景。如图[pic1]所示：图像，左边是输入，右边是输出。
lsec小陆·2018-07-26 23:35

运动目标检测&单高斯背景建模

1.运动目标背景建模背景建模也称为背景估计，其主要目的是根据当前的背景估计，把对序列图像的运动目标检测问题转化为一个二分类问题，将所有像素划分为背景和运动前景两类，进而对分类结果进行后处理，得到最终检测结果
Seehidre·2018-07-14 14:12

C++ opencv动态行人检测（传统方法）

该函数基于自适应混合高斯背景建模，具有一定的抗光照干扰的能力。基本配置是VS2013+opencv3.0.0。背景板法基
holecloud·2018-04-29 00:35

python 背景建模高斯混合模型

原文：https://blog.csdn.net/zhangyonggang886/article/details/51638655BackgroundSubtractorMOG2是以高斯混合模型为基础的背景/前景分割算法。它是以2004年和2006年Z.Zivkovic的两篇文章为基础的。这个算法的一个特点是它为每一个像素选择一个合适数目的高斯分布。（上一个方法中我们使用是K高斯分布）。这样就会
ShellCollector·2018-04-12 10:33

背景建模-高斯背景建模和VIBE算法建模比较

背景减除法：目前常见的背景建模算法有：平均背景建模、高斯背景建模、ViBe算法。
程瑞·2018-04-01 14:09

Python实现简单的目标检测：基于均值的背景差分法

这里实现一种简单的背景建模方法，即对视频的全部帧取像素平均值得到背景。  当然这种简单的算法局限性很大，视频的时长，光线与背景的变化都会对检测效果产生极大的影响。
酌泠·2018-03-26 17:21

前景提取（1）基于帧差的背景减除法

最近接触移动侦测项目，其对应的原理主要是背景建模，而背景建模方法众多，常见的如帧差法、背景减除法、codebook、Vibe、GMM等。
Mirinda_cjy·2018-03-26 13:45

OpenCV利用背景建模检测运动物体

本文实例为大家分享了OpenCV利用背景建模检测运动物体的具体代码，供大家参考，具体内容如下#include#includeintmain(intargc,char**argv){IplImage*pFrame
yangchuankai·2018-01-09 11:53

运动检测ViBe算法python实现代码

运动物体检测一般分为背景建模和运动物体分析两步。即构建不包含运动物体的背景模型。然后将新的视频帧和背景模型对比，找出其中的运动物体。
孤独de雨·2018-01-09 11:12

使用OpenCV实现检测和追踪车辆

本文实例为大家分享了OpenCV实现检测和追踪车辆的具体代码，供大家参考，具体内容如下完整源码GitHub使用高斯混合模型（BackgroundSubtractorMOG2）对背景建模，提取出前景使用中值滤波去掉椒盐噪声
炒鸡嗨客协管徐·2018-01-09 10:19

opencv3/C++视频背景去除建模（BSM）

视频背景建模主要使用到：高斯混合模型（MixtureOfGauss，MOG）createBackgroundSubtractorMOG2(inthistory=500,doublevarThreshold
阿卡蒂奥·2017-12-23 13:27

运动目标检测方法分析

前后景分离的原理类似，对背景建模，将背景图像与需要识别的图片对比。1.2目标识别目标识别，识别特定的目标，需要大量的样本进行目标学习，难点在于目标样本的收集处理，已经运用场地的差
essential_note·2017-11-29 17:12

运动目标跟踪

基于背景估计的目标跟踪，是在背景静止或背景缓慢变化的情况下进行目标跟踪的，主要通过背景建模，
WangR0120·2017-10-25 09:57

基于图像的人数统计

传统的方法包括：1）视频捕获；2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；3）目标识别（模式识别、特征点分析），如人脸识别，头肩部识别等，OpenCV里可以使用Hear
安静平和·2017-10-24 14:30

基于图像的人数统计

传统的方法包括：1）视频捕获；2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；3）目标识别（模式识别、特征点分析），如人脸识别，头肩部识别等，OpenCV里可以使用Hear
安静平和·2017-10-24 14:30

OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程-贾志刚-专题视频课程

1957人已学习课程介绍OpenCV视频分析与对象跟踪实战视频培训课程概况：基于OpenCV新版本3.2从基本的OpenCV视频读写与摄像头输入视频API讲解开始,用原理与代码实现相结合的方式讲述了视频背景建模
gloomyfish·2017-09-05 08:24

目标检测算法（一）——常见算法比较

Stauffer和Grimson[Stauffer99]提出的高斯混合模型是使用最为广泛的背景建模方法。高斯混合模型通过多个高
疯狂的挖掘机·2017-07-17 15:50

高斯混合模型视频背景建模的EM算法与Matlab 实现

1.问题描述影像的背景前景分离.输⼊为影像监控的1000帧(如下⽅图中左边所⽰),要求输出是背景和前景(如下⽅图中右边所⽰).2.背景知识观察待处理的监控影像，可以发现，前景主要是来来往往的行人，背景始终是摄像头对准的固定区域，可以认为是始终不变的，所以进行影像背景前景分离的一个思路是先对背景进行建模，获得对背景的模型描述后，前景也就不难获得了。首先，我们做出假设：在整个视频中，每一帧的背景都是相
Codename-NC·2017-06-18 13:51

数字图像处理---行人检测

数字图像处理----行人检测行人检测概述目前行人检测方法主要分为两类1.基于背景建模：利用背景建模方法，提取处前景运动的目标，在目标区域内进行特征提取，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人。
kiki商·2017-05-13 11:28

一个很好很好用的前景检测算法库

https://github.com/andrewssobral/bgslibrary包含各种前景检测算法（背景建模），而且统一了接口，所有算法都是用同样的接口，调用简单，亲测，很好用，推荐给大家。
LYS_SONG永松·2017-03-17 12:41

机器学习实践系列之9 - 视频结构化

视频结构化是个沉重的话题，从前背景建模到目标检测，再到目标跟踪，这里面涉及到的东西太多。
linolzhang·2017-02-17 22:03

运动目标检测（GMM、Code Book、Vibe）

像素方法假设的基础是背景建模，即建立背景像素的模型，符合该模型的像素判断为背景并且作为新的输入对背景进一步更新，不符合该模型的像素点判断为前景（即运动目标），主流的前景检测方法包括
linolzhang·2017-01-11 17:53

运动目标检测 之 GMM背景模型算法

综述单高斯背景建模是一种基于像素样本统计信息的背景表示方法，它是根据视频中的每个像素在时域上的概率统计信息(均值/方差)来构建各个像素的颜色分布模型，依次来达到背景建模的目的。
_苏_·2017-01-05 18:06

BackgroundSubtractorGMG 背景建模

#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;usingnamespacebgsegm;//GMG目标建模检测voiddetectBackground(PtrpBackgroundGMG,stringvideoFilename){cv::Matframe,FGMask;intkeyboard=0
龚慧林·2016-11-18 22:06

BackgroundSubtractorKNN 背景建模

#include"opencv2/imgcodecs.hpp"#include"opencv2/imgproc.hpp"#include"opencv2/videoio.hpp"#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;voidprocessVideo(PtrpBackgroundKnn,stringvid
龚慧林·2016-11-18 22:06

计算机视觉（视频追踪检测分类、监控追踪）常用测试数据集

计算机视觉（视频追踪检测分类、监控追踪）常用测试数据集（1）、WallFlowerdataset【链接】:用于评价背景建模算法的好坏，Ground-truthforegroundprovided.（2）
jason_ql·2016-10-20 18:53

图像算法之九：混合高斯模型GMM

一、原理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
SoaringLee_fighting·2016-10-06 14:46

计算机视觉的专家和网站

从以往的研究中我们发现，大多数普通摄像头（彩色摄像头）下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在某种程度上是光学的色彩变化造成的。
马卫飞·2016-07-26 15:04
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