高斯混合模型/前景分割算法

基于opencv的BackgroundSubtractorMOG2目标追踪 本文为原创,转载请表明出处,谢谢! BackgroundSubtractorMOG2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)。这样就会对由于亮度等发生变化引起的场景变化产生更好的适应。和前面一样我们需要创建一个背景对象。但在这里我 阅读详情

高斯混合模型/前景分割算法

环境 Ubuntu16.04 + OpenCV3.0 + Python2.7,环境配置可参考www.pyimagesearch.com

前言:

背景减法是许多基于视觉的应用程序中的主要预处理步骤。
OpenCV已经实现了三个非常容易使用的算法。

效果图展示:

  • 不做移动的画面
    这里写图片描述

  • 稍微移动的画面
    这里写图片描述

  • 较大幅度动作
    这里写图片描述

代码部分

实现仅仅导入opencv的预设算法

# -*- coding:utf-8 -*-
# about background subtractor

import cv2
import numpy as np 

cap = cv2.VideoCapture(0)

# background subtractor
fgbg1 = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
fgbg2 = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while(1):
    ret, frame = cap.read()
    fgmask = fgbg2.apply(frame)
    cv2.imshow('frame', fgmask)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
基于视频分析与物联网的智慧路灯系统:GMM算法与工程实践 背景建模是计算机视觉中分离运动前景与静态背景的关键技术,其核心原理在于构建一个能够适应场景变化的动态背景模型。高斯混合模型(GMM)作为一种经典的背景建模方法,通过多个高斯分布的加权组合来描述像素点的历史表现,能有效应对光照渐变、树叶晃动等复杂场景,技术价值在于为实时视频分析提供了稳定可靠的前景分割基础。在智慧城市与物联网应用场景中,这项技术被用于实现精准的车辆与行人检测,进而驱动智能控制策略。本文聚焦的智慧照明系统,正是将GMM算法与形态学处理、连通域分析相结合,并集成物联网通信架构,成功解决了传统定时照 阅读详情

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奥特曼不秃头
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