OpenCV 中的GMM模型 高斯混合模型

最新推荐文章于 2023-12-17 20:38:12 发布
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文章标签： 高斯 GMM OpenCV 函数
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主要记录自己的一些使用记录


OpenCV实现了高斯混合模型，其中主要有两种：

  1. BackgroundSubtractorMOG
  2. BackgroundSubtractorMOG2，构造函数在background_segm.hpp中实现，一些初始和默认值在该文件中可以查看到。
继续完善。。。。

一一笔记
关注
opencv中的GMM（混合高斯分布）算法原理及C++实现（BackgroundSubtractorMOG）
On my way
11-12 1万+
1.opencv中的GMM算法 GMM（Gaussian Mixture Model）是一种经典的背景提取算法，opencv中也把它引入并封装为算法类。使用opencv2413版本时，通过BackgroundSubtractorMOG类即可调用。这里先给出一个调用例子和算法效果，代码如下所示。 #include #include #include #include #include
前景检测算法(opencv自带GMM)
人工智能讲师团
03-11 513
前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接)，在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法，但效果不是很好，下面来体验下opencv自带2个gmm算法。 　　opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) 　　http://www.cnblogs.com/torn...
Opencv图像分割 -- GMM（高斯混合模型）方法
m0_60005621的博客
08-23 4750
高斯分布（Gaussian distribution）有时也被称为正态分布（normal distribution），是一种在自然界大量存在的、最为常见的分布形式。用一个简单的例子来说明。例：如果我们对大量的人口进行身高数据的随机采样，并且将采得的身高数据画成柱状图，将会得到如图1所示的图形。这张图模拟展示了334个成人的统计数据，可以看出图中最多出现的身高在180cm左右2.5cm的区间里。图1 由334个人的身高数据构成的正态分布直方图这个图形非常直观的展示了高斯分布的形态。
opencv 实现高斯混合模型GMM
12-07
这是opencv实现的高斯混合模型，已经运行成功
OPENCV GMM算法理解与实现
quankangquan的博客
04-27 1659
1,介绍 GMM(​​Gaussian mixture model) 高斯混合模型,高斯概率密度函数（二维时也称为：正态分布曲线）精确的量化事物,就是：某一区域的点数数量分布情况。如下图所示： opencv 使用GMM对数据进行分类聚合，把靠近的数据，变成一个集合 1，代码如下 （1）前期准备，产生随机的点集 1）: Mat(row,col,typ...
GMM.rar_opencv gmm_混合高斯模型_视频跟踪_高斯混合模型
09-14
混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种概率模型，广泛应用于统计建模、机器学习和计算机视觉等领域，特别是在目标检测、跟踪和识别中。OpenCV库提供了对GMM的支持，使得开发者能够方便地在实际项目中...
背景差GMM.rar_GMM_GMM_opencv_高斯模型_高斯混合模型
09-14
总结，"背景差GMM.rar"项目通过OpenCV实现了基于高斯混合模型的背景减除算法，能够有效地区分视频中的运动物体和静态背景，为后续的运动分析和目标检测提供基础。这一方法在实时监控、智能交通、安防等领域有广泛的...
gmm.zip_GMM目标检测_高斯模型 opencv_高斯模型 运动_高斯混合模型（GMM）opencv
09-24
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种概率模型，常用于统计建模，特别是在计算机视觉和机器学习领域。在这个特定的上下文中，GMM被应用于运动目标检测，利用OpenCV库来实现。OpenCV是一个强大的开源...
GMM.zip_GMM背景建模_opencv 提取前景_opencv前景提取_opencv提取背景_高斯混合模型
09-14
在计算机视觉领域，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常见的背景建模方法，尤其在视频监控和运动检测中被广泛应用。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了对GMM的支持，使得开发者能够方便...
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...
基于opencv GMM动态目标检测与跟踪
09-09
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习。机器学习在很多领域都有应用，本文主要简述机器学习在目标识别和跟踪方面的应用。本文介绍opencv进行静态背景下动态目标的识别和跟踪，并且拥有可视化界面，可采用摄像头，读取视频，和单张图片处理。博客链接https://blog.youkuaiyun.com/qq_34404407/article/details/108482674
利用opencv封装的2种GMM函数实现的前景目标提取，同时带blob连通域标记。
07-17
利用opencv封装的2种GMM函数实现的前景目标提取，同时带blob连通域标记。
Opencv提取背景 GMM
09-04 2949
OpenCV的video module中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型（Gaussian of Mixture Models, GMM）方法效果较好。  常用的目标检测方法：1）帧间差分；2）背景减除； 其中背景减除方法的关键在于建立一个鲁棒的背景模型（背景图像），常用的建立背景模型方法有： 1）均值法；2）中值法；3）滑动平均滤波法；
opencv图像分割 - 高斯混合模型（GMM）方法
qq_43409742的博客
07-16 807
1、方法概述 什么是GMM GMM的数学模型 高斯混合模型 (GMM) 高斯分布与概率密度分布 - PDF 跟K-Means相比较，属于软分类 实现方法-期望最大化(E-M) 停止条件-收敛 2、代码演示 样本数据训练与预言 ： using namespace cv; using namespace std; using namespace cv::ml; Mat src, dst; int main(int argc, char** argv) { Mat img(500,
基于OPENCV的GMM和K-Means视频及图像目标分割
最新发布
ftsss__的博客
12-17 169
源视频是同学发的一个道路监控视频。
opencv | GMM(高斯混合模型分类)-随机点分类
duanbin的博客
04-18 759
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; using namespace ml; int main() { Mat img = Mat::zeros(500, 500, CV_8UC3); RNG rng(12345); S...
前景检测算法_4(opencv自带GMM)
翻肚鱼儿的博客
08-03 361
前景检测算法_4(opencv自带GMM) 　　前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接)，在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法，但效果不是很好，下面来体验下opencv自带2个gmm算法。 　　opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) 　　http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/04/08/2438158.html 　　opencv实现背景减图法2(帧差法) 　　http://www.cnblogs
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学习OpenCV范例（二十三）—GMM前景检测（一）
chenjiazhou12的专栏
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前一篇博客中有谈论到混合高斯模型GMM，但是只是在上面的一个小应用，可能没有很彻底的分析，大部分读者看起来有点吃力，那么在这篇微博中就给大家分析一下GMM在前景检测的原理以及在OpenCV中的运用，当然长篇大论的原理我还是不全部写出来的，依旧会贴出其他高手的博客，他们写的个人觉得已经够详细了，再总结已经没什么意思了，也总结不出太多的新意，在这里也是作为记录，谈谈自己的小感悟以及运行的结果和函数的使
使用opencv高斯混合模型进行车辆数目提取
使用OpenCV库中的高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）进行背景建模，是一种有效的方法来实现这一目标。下面详细解释这一过程中所涉及的关键技术点。 ### 关键知识点 #### 1. OpenCV库 OpenCV（Open ...
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