OpenCVSharp之BgSubtractorMOG例程

最新推荐文章于 2025-09-21 05:54:54 发布
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本文介绍了使用VideoCapture类进行视频帧捕捉，并探讨了两种基于高斯混合模型的背景/前景分割算法BackgroundSubtractorMOG与BackgroundSubtractorMOG2。通过具体的API介绍，展示了如何实现视频帧的捕获与背景分割。

VideoCapture：视频捕获类

BackgroundSubtractorMOG：基于高斯混合的背景/前景分割算法

BackgroundSubtractorMOG2：背景/前景分割的基类。这个类只用于定义整个背景/前景分割算法家族的通用接口。

public bool VideoCapture.Read( Mat image )：抓取，解码并返回下一个视频帧。

public virtual void BackgroundSubtractorMOG.Apply( InputArray image, OutputArray fgmask, double learningRate = -1 )：获取下一个视频帧并以8位二进制图像的形式返回当前前景掩码的更新操作符​​​​​​​

5-OpenCVSharp —- Cv2.Subtract()函数功能（图像减法）详解
weixin_45590420的博客
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是 OpenCVSharp 中用于执行图像或矩阵之间逐元素减法的函数。它非常适用于图像差异计算、背景去除、对比度调整等操作。它自动处理减法结果为负值的情况，将其截断为零，确保输出图像不会有负值像素。在某些情况下，可以使用掩膜指定特定区域进行减法运算。
基于opencv的BackgroundSubtractorMOG2目标追踪
莫谈天下
06-11 2万+
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
BgSubtractorMOG_Opencv背景提取_
09-29
C#利用Opencv读取图片，调用库函数提取图片背景
opencv中BackgroundSubtractorMOG2源码分析与原理讲解
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On my way
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混合高斯分布（GMM）是背景建模中的经典算法，自提出至今已经有了很多围绕它改进和应用的论文。opencv中（2.4.13版本）也引入了该算法及其改进版本。 首先是基本版本的GMM，opencv将其封装为BackgroundSubtractorMOG，有关该版本算法源码解读及相关论文翻译参考点击打开链接 之后是改进版GMM，opencv把它封装为BackgroundSubtractorMOG2算法类，源代码位于opencv\sources\modules\video\src\bgfg_gaussmix2.
OpenCvSharp工业检测应用：缺陷识别与质量控制
最新发布
gitblog_00789的博客
09-21 793
在现代制造业中，产品质量控制面临三大核心挑战：**缺陷检测效率低**（人工检测速度通常为30-50件/分钟）、**检测标准不一致**（人工判断误差率高达5-8%）、**数据追溯困难**。OpenCvSharp作为OpenCV的C#绑定库，通过将计算机视觉算法与.NET平台深度整合，构建了一套完整的工业缺陷检测解决方案。本文将以电子元件表面缺陷检测为例，详细阐述从图像采集到缺陷分类的全流程实现。 ...
opencv官方手册（五）
AI路漫漫
12-25 533
meanshift camshift 光流 稠密光流，背景减除
OpenCvSharpBackgroundSubtractor
weixin_46110758的博客
10-25 241
【代码】OpenCvSharpBackgroundSubtractor。
【OpenCV学习系列】之Background Subtraction
AutoXTruck专栏
02-24 3002
Background Subtraction简介 代码分析 小结 参考
OpenCvSharp4.1官方例程
08-08
C#下用的OpenCV版本，对应opencv4.1版本，这是官方例程
opencvsharp例程
04-24
OpenCVSharp官方例程。亲测可以直接打开
OpenCVsharp多个版本源码实例
04-19
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OpenCVSharp之ArucoSample例程
乌里随记的博客
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ArUco：是一个根据预设黑白Markers来估计相机位姿的开源库。该库由C++编写，运行速度很快。已被应用在了机器人导航、增强现实和目标姿态估计中。 DetectorParameters ：检测标记程序的参数 属性： CornerRefinementMethod：角落细化方法（CORNER_REFINE_NONE：没有细化，CORNER_REFINE_SUBPIX：亚像素细分，CORNER_REFINE_CONTOUR：使用轮廓点） CornerRefinementWinSize：角落细化过程的.
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opencvsharp 例程 c#，opencvsharp官方的例程,2018.3.20的
openCV_Background-Subtractor:OpenCV中3种不同类型的背景减法
05-16
openCV_backgroundSubtractor OpenCV中的三种不同类型的背景减法 1. MOG-基于高斯混合的背景/前景分割算法。 2001年“用于阴影检测的实时跟踪的改进的自适应背景混合模型”。 由P.KadewTraKuPong和R.Bowden 2. MOG2-基于高斯混合的背景/前景分割算法。 2004年“改进的用于背景减法的自适应高斯混合模型”和2006年“用于背景扣除任务的每个图像像素的高效自适应密度估计”。 齐夫科维奇（Z.Zivkovic） 3. GMG-算法结合了统计背景图像估计和按像素的贝叶斯分割。 2012年，“在可变照明条件下对观众的视觉跟踪，以进行响应式音频艺术装置”。 作者：安德鲁·戈德比（Andrew B. Godbehere），松川明弘（Akihiro Matsukawa），肯·戈德堡（Ken Goldberg）
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opencv 8 --背景减除 -- BackgroundSubtractorMOG2
wust小吴
05-21 1万+
在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。 例如顾客统计，使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数；或者是交通摄像头，需要提取交通工具的信息等。 在所有的这些例子中，首先要将人或车单独提取出来。 技术上来说，我们需要从静止的背景中提取移动的前景 如果你有一张背景(仅有背景不含前景)图像，比如没有顾客的房间，没有交通工具的道路等，那就好办了。我们只需要在新的图像中减去背景就可以得...
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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::BackgroundSubtractorMOG2,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取
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cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。 cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。 具体的算法原理可以参见下面两篇论文： 第一篇： Zoran Zivkovic and Ferdinand van d
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- 理解例程结构：熟悉OpenCVSharp官方提供的例程结构，以便快速理解各功能的使用方法。 - 案例实践：通过运行和分析官方例程来加深对OpenCVSharp功能的理解。 9. **高级应用** - 机器学习和深度学习集成：了解...
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