0057-在OpenCV环境下使用KNN背景建模提取前景目标

原创 已于 2022-06-01 12:20:57 修改 · 1.6k 阅读 · 2 ·
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#KNN背景建模

于 2018-11-23 14:05:01 首次发布
本文介绍了如何在OpenCV环境中利用KNN（K-Nearest Neighbors）背景建模方法来有效地提取视频帧中的前景目标。通过重写的博客详细阐述了该过程，并提供了相关链接供读者深入学习。
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实战 | OpenCV实现的低对比度目标提取(步骤 + 源码)
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本文主要介绍一个OpenCV实现的低对比度目标提取的案例(步骤 + 源码)。
OpenCV-图像处理知识积累（一）：目标物体提取
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参数说明， src表示输入的图片， thresh表示阈值， maxval表示最大值， type表示阈值的类型 2. type的类型 1.cv2.THRESH_BINARY 表示阈值的二值化操作，大于阈值使用maxval表示，小于阈值使用0表示 2. cv2.THRESH_BINARY_INV 表示阈值的二值化翻转操作，大于阈值的使用0表示，小于阈值的使用最大值表示 3. cv2.THRESH_TRUNC 表示进行截断操作，大于阈值的使用阈值表示，小于阈值的不变 ...
knn背景建模优点与不足
飘逸的搬砖人的博客
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kNN背景建模c++代码（包括比较）如下： #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/vid
OpenCV-目标轮廓提取
12-21
原理：目标物体的轮廓实质是指一系列像素点构成，这些点构成了一个有序的点集。我们可以通过findContours函数将二值图像的边缘像素点分成多个轮廓，从而逐个提取目标外部轮廓，内部轮廓有待研究。 Python： import cv2 as cv import numpy as np if __name__=="__main__": img=cv.imread("D:/testimage/number.jpg") #img1=cv.imread("D:/testimage/sample.jpg") #灰度化+高斯滤波 gray_dst = cv.cvtColor(
利用opencv提取目标区域
carry_hjr的博客
04-28 3743
title: 图像分割 categories: 机器学习 mathjax: true date: 2017-08-28 13:45:26 需求 将肿瘤区域提取，应用在camelyon16数据集中，具体如下图 相关项目 漫水算法 https://stackoverflow.com/questions/11294859/how-to-define-the-markers-for-watersh...
OpenCV3学习（10.4）基于KNN的背景/前景分割算法BackgroundSubtractorKNN算法
知识搬运工的博客
02-12 8833
算法流程 源码的算法流程可以总结如下，对于图像某个位置的新像素值： （1）与该像素值历史信息（包括前几帧的像素值和像素点是前景还是背景的判断）比较，如果像素值之间的差别在指定阈值内，则认为新像素值与该历史信息是匹配的，是“潜在的”一类；所有历史信息比较完毕后，如果与历史信息匹配的次数超过了设定阈值，那么：（1）新像素点被归为“潜在背景点”（2）如果被匹配的历史信息中属于背景的点个数超过设定阈值，...
BackgroundSubtractorKNN 背景建模
Gone_HuiLin的博客
11-18 5258
#include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; void processVideo(Ptr pB
利用OpenCV提取目标轮廓
nwpujinxing的专栏
03-26 5621
一个简单的提取飞机目标图像（二值图）轮廓的程序     #include     #include     #include     #include     IplImage* g_image = NULL;     IplImage* g_gray =NULL;     int g_thresh = 100;     CvMemStorage* g_storage
OpenCV Maching Learning 之K-Nearest Neighbors
悠然
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参考： http://docs.opencv.org/2.4/modules/ml/doc/k_nearest_neighbors.html               http://www.cnblogs.com/xiangshancuizhu/archive/2011/08/06/2129355.html K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练
基于C++的OpenCV目标质心提取(采用大津法，同时给出Matlab代码）
weixin_49300040的博客
08-31 1051
在OpenCV里灰度化可以调用cvtColor函数，也可以直接用imread把彩色图像读成灰度图像。灰度图像通过图像分割即可转变为二值图像，关键点是阈值的计算。不同目标获取阈值的方法差异较大，对于形态单一目标，可以采用传统的大津法（最大类间方差法）自动计算分割阈值。接下来就是连通域分析，matlab里用的是bwlabel函数，而OpenCV里用的是connectedComponentsWithStats函数。最后求连通域各像素的均值，即可得到目标的质心坐标。
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提取目标轮廓
OpenCV中提取目标区域并标注(python)
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提取目标区域并标注前言一、blob分析二、有关代码函数的注释与用法1、cv2.threshold（）阈值处理2、cv2.findContours（）轮廓检测3、cv2.boundingRect(c)矩形边框4、cv2.moments()图像的矩5、cv2.circle（）画圆心6、 cv2.line（）画直线7、cv2.putText（）写文字 前言 考核题 一、blob分析 名词解释：计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域，Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像，进行连通域提取和标记。标记
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knn算法这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测，效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用，基本对我来说是个黑盒子。固然工程师要会用工具，但如果不深入理解内部实现，是很难进步的。所以我打算花上一些时间（可能两个月以上）来学习一下机器学习的基本概念，并且用python语言去实现一些经典的算法，希望自己能坚持下去吧～
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在这个专题中个，我们主要讨论怎么去分割图像，以及检测图像中的目标。在这里，我们以分割车牌字符为例子进行讨论。 我们可以分为三步来实现： （1） 对图像进行预处理 （2） 找到轮廓 （3） 计算轮廓的最小矩形，得到字符的具体坐标 （4） 提取字符特征 通过上面的三步后，就可以实现字符分割，然后，使用常规的字符识别方法，即可进行字符识别。
基于python+opencv的目标图像区域自动提取
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背景建模算法合集，完整版源码，PBAS、GMM算法，前景提取，背景减除
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工作中，需要在视频中取出的帧标注出目标物体； 方案之一：通过Canny轮廓识别，寻找轮廓，最后用矩形框选目标； 效果：算法对环境稳定性有要求，特别是阈值的选择。可以对特定的图像特定使用；不适用环境多变，阈值多变的视频取帧中使用； 1.转换为灰度图 cvtColor(org, org, CV_RGB2GRAY); 2.高斯滤波 void GaussianBlur(InputArray src, ...
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详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorKNN,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
昊虹AI笔记
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cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearest neigbours)思想实现的背景建模。 百度百科对KNN算法的概括如下： 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。 方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中
OpenCV实现道路监控视频前景提取技术详解
KNN背景建模是一种基于K最近邻算法的背景提取方法，能够有效地从视频帧中分离出移动物体和静态背景。本资源还特别提到了去除车辆阴影的效果，说明了算法在处理实际场景时的鲁棒性。代码示例可以在指定的博客链接中...
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