// define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp&quo

1,CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法.该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有运动前景的部分,要求光线保持不变. 如果我们考虑到时间起伏序列建模,比如利用60帧图像建模,对于每一个像素点会产生60个像素值,分别给他们加上60个相关的权值,或者进一步统计不同像素值出现的频次或者距离,

1,CodeBook算法流程介绍 CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型.这种模型能很好地处理时间起伏,缺点是需要消耗大量的内存.CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成. CB和CW的形式如下: CB={CW1,CW2,…CWn,t} CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale} 其中n为一个CB中所包含的CW的数目,当n太小时,退化为简单背景,当

注意 opencv 的坐标轴,x 轴向右,和 width 对应,y 轴向下,和 height 对应: 1. MOG2 与 KNN MOG:Mixture of Gaussian import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./data/video/768x576.avi') knn_sub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN() mog2_sub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃     很久以前的笔记了,分享给大家吧...OpenCV4Android中用于背景建模的类主要有:BackgroundSubtractor.BackgroundSubtractorMOG.BackgroundSubtractorMOG2.BackgroundSubtractorKNN,主要对使用方法做个总结.        借用OpenCV提供的API,Android编程可以实现比较丰富的视

一年一度的 NIPS 又来了.今年举办地是笔者最爱的欧洲城市巴塞罗那.阳光沙滩配学术,确实很爽.这次的会议的第一天开场的大部分时间安排给了 tutorial.其中人数爆满的依旧是吴恩达(AndrewNg)的 session.笔者在此总结一下他的 tutorial 内容.一如以往的风格,这次吴恩达博士(有趣的是,本次官方介绍他的时候 使用的是 Dr. 而不是 Prof.)在台上也是纯白板讲演. 开场的时候,他问了一下全场观众哪些是来自工业界.哗哗哗,全场接近 50% 的观众举手了.确实,这几年的

验证码的主要实现方法 1.读取方式:在服务器目录下保存制作好的图片文件.然后在web页面上让用户识别,这种方式完全可以通过URL来破解图片的地址,通过图片地址可以间接的知道图片表示的验证码是什么所以这种方式很少出现 2.生成方式:通过随机生成字符串,然后利用编程语言的图形库生成验证码图片显示在页面上让用户识别.在生成的时候还可以增加背景的一些噪音,改变字符和背景颜色,甚至变形字符,这种方式本身如果不是对字符的变形和在背景增加噪音的情况下,可以通过DCR技术来识别 使用生成方式的验证码实现原理:首

最近在使用Python识别PNG图像中包含的文字时遇到一个问题.解决过程记录如下. (Python使用tesserocr的安装过程不再描述.) 在使用tesserocr识别PNG图像中的文字时,如果PNG比较"干净",背景没有噪音时,过程比较简单,代码如下: from PIL import Image import tesserocr image = Image.open(r'../data/demo01.png') print(tesserocr.image_to_text(imag

#include <iostream> #include <string> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { std::string videoFile = "../test.avi"; cv::VideoCapture capture; capture.open(videoFile); if (!capture.isOpened()) { std::cou

一.问题提出 这是一个来自"answerOpenCV"(http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/)整编如下: title:OpenCV / C++ - Filling holes content: Hello there, For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the resu

概述 使用androidstudio开发,在手机上实现照片背景虚化 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10599.html 一.准备工作 1.需要下载安装androidstudio和相关JDK,这两者下载安装和普通软件一样, JDK: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html androidstuido: http://www.android-studio.org

http://m.blog.csdn.net/blogercn/article/details/75004162 1.高端数码相机都具有背景虚化功能.背景虚化就是使景深变浅,使焦点聚集在主题上.一般的相机最好的虚拟方法便是用微距拍摄,如果主景与背景相距比较远,由于光学透镜对非焦点处景物的不能清晰成像的特点,可以免强实现类似虚化效果.如下. 2.相机拍摄背景虚化照片一般需要经过四个步骤: (1)使变焦倍率(焦距)尽可能大: (2)拍摄物与背景尽可能距离远: (3)镜头与拍摄物尽可能距离近: (4)

代数运算,就是对两幅图像的点之间进行加.减.乘.除的运算.四种运算相应的公式为: 代数运算中比较常用的是图像相加和相减.图像相加常用来求平均值去除addtive噪声或者实现二次曝光(double-exposure).图像相减用于减去背景或周期噪声,污染等. 图像相加 OpenCV中提供了相加的函数 [cpp] view plain copy void cvAcc( const CvArr* image,//输入图像 CvArr* sum,  //累积图像 const CvArr* mask=NU

转载请注明出处! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 背景剪除和OpenCV中的实现 背景与前景都是相对的概念.以快速公路为例:有时我们对快速公路上来来往往的汽车感兴趣,这时汽车是前景.而路面以及周围的环境是背景.有时我们只对闯入快速公路的行人感兴趣,这时闯入者是前景,而包含汽车之类的其它东西又成了背景.背景剪除是使用很广泛的摄像头视频中探測移动的物体.这样的在不同的帧中检測移动的物体叫做背景模型,事实上背景剪除也是前景检測. 一个强劲的背景剪除算法应当

证件照背景替换 K-Means 背景融合 – 高斯模糊 遮罩层生成 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat mat_to_samples(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images/toux.jpg")

用光流场方法,标出前景(运动)和背景(静止). 环境:VS2017 + OpenCV3.4.1 光流场介绍可以参见英文版学习OpenCV3的第17章Tracking 英文原版学习OpenCV3下载链接 https://download.csdn.net/download/iefenghao/11194776 视频测试 步骤 (1)打开视频 (2)转为灰度图 (3)光流检测,标出前景 #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp&qu

这个是我自己做的粗略的螺旋丸的图,导出为png并带有alpha通道. 最后和一只狗合成成这个样子. 效果还是可以的. 为了实现这个效果,首先我们要明白具有透明通道的图片的OpenCV的读取方式.在OpenCV里,正常是读取图像和写入图像默认都是忽略透明通道的,如果想要读取原图像中的透明通道,则在使用imread()函数时,后面的参数要使用CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED参数或是直接写-1也可以.比如: Mat inimg = imread("dog.png", CV_LO

背景分割器BackgroundSubtractor是专门用来视频分析的,会对视频中的每一帧进行"学习",比较,计算阴影,排除检测图像的阴影区域,按照时间推移的方法提高运动分析的结果.而且BackgroundSubtractor不仅可以用于背景分割,而且还可以提高背景检测的效果.在opencv中有三种分割器:KNN,MOG2,GMG. 通过mog2实现 import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture(1) mog = cv2.crea

漫水填充:floodFill 函数 简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充.Windows 画图工具中的油漆桶功能和 Photoshop 的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸. //第一个版本 int floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect = 0, Scalar loDiff = Scalar(), Scalar upDiff = S

查看所有代码请去Github 本文出自 “UED” 博客:http://5344794.blog.51cto.com/5334794/1430877 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>三里屯SOHO商盟</title> <meta charset="utf-8" /> <meta name="viewport" content="width

使用Kinect2.0的MultiSourceFrameReader,同时获取DepthFrameSource, ColorFrameSource, BodyIndexFrameSource,然后获取相应帧. hr = pMyKinect->OpenMultiSourceFrameReader(FrameSourceTypes::FrameSourceTypes_Depth | FrameSourceTypes::FrameSourceTypes_Color | FrameSourceTypes