【CV系列】图像算法之九：混合高斯模型GMM

最新推荐文章于 2025-06-05 07:58:50 发布
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分类专栏： 【图像处理入门和进阶教程】 【机器视觉入门和进阶教程】 文章标签： 视频图像算法 GMM OpenCV
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本文介绍了OpenCV中的混合高斯模型（GMM）在背景 subtractor 中的应用，包括BackgroundSubtractorMOG 和 BackgroundSubtractorMOG2 两种方法。通过示例代码展示了如何使用这两种方法进行背景/前景分割，并解释了相关参数的意义。

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 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，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产生像素值的随机过程，即用高斯分布来描述每个像素点的颜色呈现规律【单模态(单峰)，多模态(多峰)】。
 
        对于多峰高斯分布模型，图像的每一个像素点按不同权值的多个高斯分布的叠加来建模，每种高斯分布对应一个可能产生像素点所呈现颜色的状态，各个高斯分布的权值和分布参数随时间更新。当处理彩色图像时，假定图像像素点R、G、B三色通道相互独立并具有相同的方差。对于随机变量 X 的观测数据集{
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运动目标检测_混合高斯背景建模
沈春旭的博客
03-09 2万+
1.混合搞死背景建模理论 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
GMM图像分割
xiaoyaGrace的博客
12-30 1383
GMM即高斯混合模型，GMM加上贝叶斯就能对图像进行分割。 在说高斯混合模型之前，得先认识单高斯模型,即高斯分布（正态分布），由图可知，以某个点为例，它的高斯分布含义：离该点越近其权重越大影响越大，越远其权重越小影响越小，中心点的大小要受到周围点的影响。比如5 _ 10 _ _ 6，以10为中心点的高斯分布，_代表距离，因为5离10更近，权值更大，设为0.8，则5变成5*0.8=4。因为6离1...
混合密度模型（一）
最新发布
u013600306的博客
06-05 404
K-Means 算法对数据的分布不做任何假设。另一种基于模型的聚类方法是对分布假设一个特定的参数形状并从数据中估计参数。对聚类的适当假设是概率密度的混合。使用期望-最大化算法来获取参数的最大似然估计。p(x)=∑i=1kπi⋅p(x∣μi,Σi),(1)p(x) = \sum_{i=1}^{k} \pi_i \cdot p(x \mid \mu_i, \Sigma_i), \tag{1}p(x)=i=1∑k​πi​⋅p(x∣μi​,Σi​),(1)高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,
混合高斯模型算法
xiaopihaierletian的博客
11-02 1239
下面介绍一下几种典型的机器算法 首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： 为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型：         对于(b)图所示的情况
高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM
JasonH2021的博客
06-03 1万+
本文主要简单介绍了高斯混合模型的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型参数等。
机器学习算法（二十九）：高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）
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weixin_39910711的博客
04-05 2万+
目录 1 混合模型（Mixture Model） 2 高斯模型 2.1 单高斯模型 2.2高斯混合模型 3模型参数学习 3.1单高斯模型 3.2高斯混合模型 4高斯混合模型与K均值算法对比 1 混合模型（Mixture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布组成的混合分布。混合模型不要求观测数据提供关于子分布的...
聚类算法：高斯混合模型与EM算法
kkchenjj的博客
07-14 1215
高斯混合模型是一种概率模型，用于表示由多个高斯分布组成的混合分布。在聚类中，GMM假设数据来自多个不同的高斯分布，每个分布代表一个簇。GMM可以处理数据的不确定性，因为它不仅考虑了数据点的分布，还考虑了数据点属于不同簇的概率。EM算法是一种强大的统计学习工具，尤其在处理含有隐变量的模型时表现出色。通过理解和掌握EM算法的步骤、收敛性以及优缺点，可以更有效地将其应用于实际的聚类分析和模型拟合问题中。
EM算法在图像分割中的应用：混合高斯模型求解
在图像处理的上下文中，EM算法通常用于混合高斯模型中，用以估计模型参数，并以此来分割图像。由于图像数据往往具有复杂性和不确定性，直接利用高斯模型可能无法准确描述像素数据。通过EM算法的迭代优化过程，可以更...
基于混合高斯模型GMM图像分割C++
01-28
在计算机视觉领域，图像分割是一项关键任务，它涉及到将图像划分为不同的区域或对象，以便更好地理解图像内容。混合高斯模型（GMM）是一种广泛用于图像分割的技术，尤其适用于处理具有复杂背景和多种颜色分布的图像...
Gmm.zip_GMM_混合高斯模型_高斯模型_高斯混合模型
09-20
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的线性组合生成的。在机器学习和模式识别领域，GMM常用于密度估计、聚类以及建模复杂的概率分布。本项目...
其他算法-高斯混合模型
白景屹的博客
03-09 661
目录高斯模型单高斯模型高斯混合模型 高斯模型 单高斯模型 当样本数据 x∈Rx\in\mathbb{R}x∈R 是一维时，高斯分布服从以下概率密度函数： P(x∣θ)=12πσ2exp(−(x−μ)22σ2)P(x|\theta)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^{2}}}exp(-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\sigma^{2}})P(x∣θ)=2πσ2​1​exp(−2σ2(x−μ)2​) 其中，μ\muμ为数据均值（期望），σ\sigmaσ为数据标准差； 当样本数据 x
混合高斯模型算法原理
10-20
混合高斯模型是一种经典的背景建模算法，用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。它由单高斯模型发展而来，对于多模态的背景有一定的鲁棒性，如：树叶晃动、水纹波动等。主要介绍单高斯模型和混合高斯模型。
基于混合高斯模型的运动目标检测问题-mixture_of_gaussians.rar
08-12
基于混合高斯模型的运动目标检测问题-mixture_of_gaussians.rar mixture_of_gaussians.rar 混合高斯模型 各位大侠，我做的基于混合高斯模型的运动目标检测运行速度极慢，并且检测效果也不太好，不知道是什么问题，附上源代码和测试得到的前景目标（其中一帧），急切盼望哪位大侠可以劳神帮我看看，指导一下，万分万分感谢！！！
混合高斯建模的算法收集
07-12
该文档是几篇经典的混合高斯算法的论文，其中包括一篇综述。 1. Background modeling using mixture of gaussian for foreground detection-a survey. 2. an improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection. 3. Improved adaptive gaussian mixture model for background subtraction04icpr.等
混合高斯背景建模原理及实现
天下对手教会少林武僧
10-20 3874
前些日子一直在忙答辩的事情，毕业后去了华为，图像处理什么的都派不上用场了。打算分3-4篇文章，把我研究生阶段学过的常用算法为大家和4107的师弟师妹们分享下。本次介绍混合高斯背景建模算法，还是老样子，首先介绍理论部分，然后给出代码，最后实验贴图。 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。 .
混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想
hotboyboy的博客
04-09 1万+
混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想 混合高斯模型的基本原理
一文读懂高斯混合模型
m0_74259787的博客
12-29 3403
在扩散模型（Diffusion Models）中，高斯分布扮演着至关重要的角色。这些模型使用一系列逐步添加噪声的过程来将数据逐渐“扩散”到随机噪声，然后再通过逆过程从噪声中恢复原始数据。
揭开神秘面纱： 一文详解高斯混合模型原理
数据猿
02-13 4871
【数据猿导读】 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理作者 | 陈运文官网 | www.datayuan.cn微信公众号ID | datayuancn高斯混合模型（Gaussian Mixture
机器学习高斯混合模型：聚类原理分析（前篇）
相信相信的力量
11-30 3450
01 — 回顾近几天，分析了期望最大算法的基本思想，它是用来迭代求解隐式变量的利器，我们举例了两地的苹果好坏分布为例来求解隐式参数，苹果的出处，进而求出烟台或威海的苹果好坏的二项分布的参数：好果的概率。关于二项分布和离散式随机变量的基础理论知识，请参考： 机器学习储备（11）：说说离散型随机变量 机器学习储备（12）：二项分布的例子解析注意在求解烟台或威海的好果概率这个分布参数时，我们在每个
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