0057-在OpenCV环境下使用KNN背景建模提取前景目标

已于 2022-06-01 12:20:57 修改
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分类专栏： OpenCV下的背景-前景建模技术 文章标签： KNN背景建模
于 2018-11-23 14:05:01 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lehuoziyuan/article/details/84388111
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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使用Python，OpenCV从静态背景中提取移动前景
qq_40985985的博客
07-29 1421
这篇博客将介绍OpenCV中的背景减法方法；在许多基于视觉的应用中，背景减法是一个主要的预处理步骤。需要从静态背景中提取移动前景。 OpenCV 4以上版本只支持cv2.createBackgroundSubtractorMOG2();和cv2.createBackgroundSubtractorKNN();
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
knn背景建模优点与不足
飘逸的搬砖人的博客
03-05 2554
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
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 8769
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，...
OpenCV进阶操作：背景建模原理、案例解析
最新发布
m0_65065095的博客
05-12 968
在计算机视觉领域，背景建模（Background Modeling）是视频分析任务（如运动检测、目标跟踪）的核心技术之一。通过分离视频中的前景（运动物体）和背景（静态场景），我们可以有效识别和跟踪目标对象。OpenCV提供了多种背景建模算法，本文将介绍其原理及实践方法。指在计算机视觉中，从视频序列中提取出静态背景的一种技术。在视频中，背景通常被定义为相对稳定的部分，例如墙壁、地面或天空等。背景建模的目标是将动态的前景对象与静态的背景进行分离，以便进一步分析和处理。
BackgroundSubtractorKNN 背景建模
Gone_HuiLin的博客
11-18 5230
#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
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 3703
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...
第一种方法的输出.rar_opencv_python opencv_提取前景_背景减除_视频背景减除
07-15
在给定的标题“第一种方法的输出.rar_opencv_python opencv_提取前景_背景减除_视频背景减除”以及描述“背景减除提取前景并保存前景视频，利用的是opencv python”中，我们可以深入探讨OpenCV在视频处理中的这一...
《OpenCV 计算机视觉》—— 视频背景建模
weixin_73504499的博客
09-30 1926
视频背景建模的主要目的是从视频序列中提取出静态背景，以便将动态的前景对象与静态的背景进行分离。这有助于进一步分析和处理视频内容，如进行运动检测、场景理解和事件检测等。
利用OpenCV的类BackgroundSubtractorKNN实现对道路监控视频前景/背景提取的代码
05-27
代码的详细效果见博文...利用OpenCV的类BackgroundSubtractorKNN实现对道路监控视频前景/背景提取的代码 代码中有测试视频的下载链接。 去除车辆阴影的效果不错。
KNN_opencv_目标检测_knn算法时间_knn_python_
09-30
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～
OpenCV入门教程之目标分割、特征提取专题
06-08
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
04-26
该代码为基于python+opencv的目标图像区域自动提取，即利用python +opencv检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容，经过测试，该算法代码能有效解决基本问题。
经典背景减除、背景建模算法源码
12-25
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
OpenCV Maching Learning 之K-Nearest Neighbors
悠然
01-25 607
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
08-31 918
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。
opencv提取目标质心
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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
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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