2022-04-24 背景建模和前景轮廓分析(实验)

该实验介绍了背景建模和前景轮廓分析在人工智能应用中的作用,通过OpenCV实现帧间差分、均值背景建模和高斯混合建模。帧间差分简单鲁棒,但轮廓不完整;均值背景建模计算快速但对光照敏感;高斯混合建模具有良好的数学特性但可能收敛于局部最大值。实验还包括背景差分提取前景目标,并对比各种方法的优缺点。

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人工智能应用——背景建模和前景轮廓分析

一、实验目的

(1)熟悉视频前景目标提取的原理;
(2)掌握背景建模方法;
(3)掌握前景区域特征分析.

二、实验内容与记录
  1. 利用OpenCV完成帧间差分并显示结果。
    二帧差分法帧差图:
    在这里插入图片描述
  2. 实现统计均值背景建模和高斯混合建模,并对比背景图。
    均值背景建模:
    在这里插入图片描述
    高斯混合建模:
    在这里插入图片描述
  3. 使用背景差分提取前景目标,参考教材12章,将轮廓信息标示。
    背景差分法:
    在这里插入图片描述
三、实验分析和总结
  1. 帧间差分:(优点)算法实现简单,程序设计复杂度低,对光线
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