利用混合高斯模型对目标场景进行背景建模，分割出前景与背景。
代码输入：一组图片或一段视频
代码输出：前景与背景分割开的灰度图
环境：linux+opencv+eigen
语言：Ｃ++
2022-05-28 17:37:49
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代码的详细效果见博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125007017
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。
2022-05-28 09:08:11
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高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中。首先在 YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合 模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各 个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图( Lo-cal Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空 间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和
2022-05-22 20:12:48
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该算法是基于视频的背景建模算法，能够对固定摄像机背景的视频进行背景建模，建模效果理想，绝对可以用，本人也一直在用，现在拿出来分享
2022-05-09 18:29:45
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将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了一种基于迭代张量高阶奇异值分解（HOSVD）的运动目标提取方法。用高阶奇异值分解代替LRMR中的矩阵奇异值分解（SVD），利用增广拉格朗日乘子法重建出三维视频张量的背景部分和运动目标部分，并进一步对运动目标部分进行形态学开闭运算。实验结果证明，相比常用方法，该方法错分率更低，能更准确完整地提取运动目标。
2022-05-08 20:45:38
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OPENCV目标跟踪_opencv_采用卡尔曼滤波进行背景建模再作差分的方法的车辆检测程序_卡尔曼滤波_车辆检测_VC++
2022-04-29 09:10:40
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源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-04-28 09:08:22
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