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 · 1.5k 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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飘逸的搬砖人的博客
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OpenCV3学习（10.4）基于KNN的背景/前景分割算法BackgroundSubtractorKNN算法
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weixin_33608403的博客
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Gone_HuiLin的博客
11-18 5231
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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(
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04-28 3704
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...
利用OpenCV提取目标轮廓
nwpujinxing的专栏
03-26 5593
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
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悠然
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基于C++的OpenCV目标质心提取(采用大津法，同时给出Matlab代码）
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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。
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