OpenCV学习——前后背景分离

本文演示了一个使用CvGaussBGModel进行背景/前景分类的算法。程序从摄像头捕获视频帧并初始化背景模型,然后实时更新背景和前景图像,展示背景减除效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/* Demo of the background/foreground detection algorithme */

#include "cv.h"
#include "cvaux.h"
#include "highgui.h"
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>

int main(int argc, char** argv)
{

/* Start capturing */
CvCapture* capture = 0;

if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))
capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0 );
else if( argc == 2 )
capture = cvCaptureFromAVI( argv[1] );

if( !capture )
{
fprintf(stderr,"Could not initialize...\n");
return -1;
}

/* print a welcome message, and the OpenCV version */
printf ("Demo of the background classification using CvGaussBGModel %s (%d.%d.%d)\n",
CV_VERSION,
CV_MAJOR_VERSION, CV_MINOR_VERSION, CV_SUBMINOR_VERSION);

/* Capture 1 video frame for initialization */
IplImage* videoFrame = NULL;
videoFrame = cvQueryFrame(capture);

if(!videoFrame)
{
printf("Bad frame \n");
exit(0);
}

// Create windows
cvNamedWindow("BG", 1);
cvNamedWindow("FG", 1);

// Select parameters for Gaussian model.
CvGaussBGStatModelParams* params = new CvGaussBGStatModelParams;
params->win_size=2;
params->n_gauss=5;
params->bg_threshold=0.7;
params->std_threshold=3.5;
params->minArea=15;
params->weight_init=0.05;
params->variance_init=30;

// Creat CvBGStatModel
// cvCreateGaussianBGModel( IplImage* first_frame, CvGaussBGStatModelParams* parameters )
// or
// cvCreateGaussianBGModel( IplImage* first_frame )
CvBGStatModel* bgModel = cvCreateGaussianBGModel(videoFrame ,params);

int key=-1;
while(key != 'q')
{
// Grab a fram
videoFrame = cvQueryFrame(capture);
if( !videoFrame )
break;

// Update model
cvUpdateBGStatModel(videoFrame,bgModel);

// Display results
cvShowImage("BG", bgModel->background);
cvShowImage("FG", bgModel->foreground);
key = cvWaitKey(10);
}

cvDestroyWindow("BG");
cvDestroyWindow("FG");
cvReleaseBGStatModel( &bgModel );
cvReleaseCapture(&capture);
return 0;
}

### Java编写的小程序去除图片或视频水印 #### 技术实现概述 为了开发一款能够有效去除图片或视频水印的小程序,可以采用多种图像处理技术和机器学习方法。具体来说: - **图像分割算法**:该算法用于精确识别并分离水印与背景部分,从而为后续操作奠定基础[^2]。 - **像素级图像修复**:此过程涉及利用周围正常区域的信息来填补被遮挡的部分,使得最终效果更加自然流畅。 - **机器学习模型的应用**:通过大量样本数据训练特定类型的神经网络或其他形式的学习器,使其具备自动检测和消除不同类型水印的能力。 对于Java语言而言,在构建此类应用时通常会选择合适的第三方库来进行底层运算支持,比如OpenCV等计算机视觉框架可以帮助简化上述功能模块的设计与实现工作。 #### 开发环境搭建建议 考虑到项目需求以及跨平台特性等因素,推荐使用如下工具链组合: - IDE: IntelliJ IDEA 或 Eclipse (带插件支持) - 构建管理工具: Maven / Gradle - 版本控制系统: Git - 后端服务器部署方案可考虑Docker容器化服务以便于维护更新 此外,由于涉及到前后端交互逻辑设计,因此还需要掌握一定的端技术栈知识如HTML/CSS/JavaScript,并熟悉WeChat Mini Program的相关API接口调用方式。 #### 参考案例分析 有一个开源项目实现了类似的去水印功能,该项目不仅提供了完整的源代码而且还有详细的文档说明可供参考学习。其主要特点在于采用了Java作为编程语言,并集成了必要的依赖包完成核心业务流程——即接收用户上传文件、执行预处理任务、调用水印移除函数最后返回处理后的结果给客户端显示[^3]。 ```java // 示例代码片段展示如何初始化OpenCV库 static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void main(String[] args) throws IOException { // 加载待处理的输入图像 Mat srcImage = Imgcodecs.imread("path_to_input_image"); // 调用自定义的方法进行水印去除操作 Mat dstImage = removeWatermark(srcImage); // 输出处理完毕的结果至指定路径下保存 Imgcodecs.imwrite("output_path", dstImage); } ```
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