backgroundsubtrackorKNN前景检测算法的实现

最新推荐文章于 2025-05-12 20:19:31 发布

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最新推荐文章于 2025-05-12 20:19:31 发布 · 1.3k 阅读

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#运动检测

使用cv2库的createBackgroundSubtractorKNN方法进行背景减除，结合阈值处理、膨胀操作以及findContours函数，检测并绘制出超过1600像素面积的运动目标。最终显示原始前景掩码、二值化图像和检测结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2
import numpy as np

bs=cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows=False)
cap=cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret,frame=cap.read()
    fgmask=bs.apply(frame

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视觉分析createBackgroundSubtractorKNN去背景

qq_32340685的博客

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BackgroundSubtractorKNN 背景建模

Gone_HuiLin的博客

11-18

5232

#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

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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

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