一只笨蛋的博客

文章目录前言一、混合高斯模型是什么？二、API1.代码2.结果前言前景/背景分割法提取前景物体的方法比较简单，适用于背景相对固定的简易场景。但是在很多情况下，背景中的某些部位会在不同的值之间波动，导致背景检测结果频繁出错。背景物体的移动(如树叶)、刺眼的物体（如水面）等因素都是产生这种现象的原因。物体的阴影也会带来问题,因为阴影也是会移动的。为了解决这些问题,我们引入了更复杂的背景模型。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、混合高斯模型是什么？  混合高斯方法是这些改进型算法中的

Canny算子边缘检测原理以及实现原理解析基于卷积运算的边缘检测算法，比如Sobel、Prewitt等，有以下几个缺点：没有充分利用边缘的梯度方向。最后输出的边缘二值图，只是简单的利用阈值进行处理，显然如果阈值过大，则会损失很多边缘信息；如果阈值过小，则会出现很多的噪声。而Canny边缘检测基于这两点进行的改进，提出：基于梯度方向的非极大值抑制。双阈值的滞后阈值处理。步骤利用高斯滤波来平滑图像，目的是去噪声。寻找图像的强度梯度，和方向。利用非极大值抑制来消除边误检。（其实是对

Opencv图像处理——边缘处理Sobel、拉普拉斯算子边缘是什么——是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。如何提取边缘——对图像求它的一阶导数，导数越大，说明在边缘信号越强。处理步骤高斯模糊（去噪声）转化为灰度图像算子取绝对值显示结果Sobel算子Sobel算子又称一阶微分算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到图像X方向和Y方向的梯度图像，Sobel算子功能集合高斯平滑和微分求导。Sobel算子的垂直梯度和水平梯度

Opencv图像处理——水平线和垂直线的提取检测原理图像形态学操作，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作：“膨胀”与“腐蚀”，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。操作过程输入彩色图像-imread转换为灰度图像-cvtColor转换为二值图像-adaptiveThreshold定义结构元素开操作（腐蚀+膨胀）提取水平与垂直直线代码：#inclu

opencv 图像处理——膨胀和腐蚀  腐蚀和膨胀是基本的形态学运算。形态学中最基本的概念是结构元素。结构元素可以简单的定义为像素的组合，在对应的元素上定义了一个原点（也称为锚点）。Opencv中的APIcv::Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1) );这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_R

opencv图像处理——滤波器均值滤波器假设我们有一个3*3的模板，系数全为1，那么欲求的中心点像素值就是以该模板为中心的9个像素的平均值来代替。根据定义可知，该滤波器具有模糊边缘的负面效应。通过空间均值处理来模糊图像，可以突出感兴趣的物体，即将较部分图像融入背景中 ，部分图像‘突出显示’出来，达到平滑图像的作用。平滑既是模糊 cv::boxFilter(image, dst, -1, cv::Size(3, 3), cv::Point(-1,-1)); cv::namedWindow("boxF

opencv——掩膜操作  掩膜操作是指根据掩膜矩阵（也称作核kernel）重新计算图像中每个像素的值。掩膜矩阵中的值表示了邻近像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大的影响。从数学的观点来看，我们用自己设置的权值，对像素领域内的值做了个加权平均。  比如，下面这个公式表示用5倍当前像素的值减去该像素上、下、左、右四个像素值和，得到的结果赋值给当前像素。使用该公式可以用于提升图像的对比度。调节I(i,j)的系数权重可以得到不同的对比度提升效果。I(i,j)=5∗I(i,j)−[I(i−1,j)+I

图像处理——GrabCut 图像分割  GrabCut算法，首先，把所有未标记的像素临时标为前景（cv::GC_PR-FGD）。基于当前的分类情况，算法将像素划分为多个颜色相似的组(即K个前景组，K个背景组)。下一步是通过引入前景和背景像素之间的边缘，确定背景/前景的分割，这将通过一个优化过程来实现。在此过程中，将试图连接具有相似标记的像素，并且避免出现边缘强度相对均匀的区域。使用Graph C...

Opencv——将视频保存成一系列视频帧图片1.代码#include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/video/video.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;in...

Opencv 视频帧的读写指导思路指导1.先打开视频文件2.遍历视频帧3.处理视频帧4.保存所有的视频帧1.打开视频1.当读取的是保存的视频时，打开视频的方法为：cv::VideoCapture capture("视频名")； //将视频放到工程文件夹下2.当读取的是摄像头采集的是视频帧时，打开视频的方法为：cv::VideoCapture capture(0...