前景目标提取

GMM又叫混合高斯模型，在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能

在vs2008下编绎运行通过，需要opencv库的支持，这里使用的是2.2版，利用帧差法对运动目标进行提取

有程序和资料。17年华为杯数学建模D题，针对问题一，在静止背景条件下，提取运动前景目标轮廓，首先处理视频，生成单帧数据，针对不含纯背景帧的视频采用帧间差分法，对含背景帧的视频数据采用背景差分法。两种方

压缩包里面包含数据集和matlab代码，使用均值法对视频中的目标前景进行提取，实现效果较好。

刚学习高斯混合模型，收集了些资料方便大家共同学习。这里包括一些相关的论文和博客链接，同时附上一段基于opencv的c++代码

详情可见https://www.cnblogs.com/l2017/p/9898512.html

动态视频 混合高斯模型 前景目标提取，本代码用于2017年数学建模D题，动态背景的前景目标提取，调试过，可行，注意MATLAB版本问题即可。

混合高斯模型十四按前景提取，目标追踪，使用时候只需将你的视频名字进行更改，创建文件夹，提取的前景图像会才在文件夹中；

在含有动态干扰因素的复杂背景下提取前景目标时,现有的视觉背景前景目标提取算法容易出现鬼影、误检等问题,因此提出了一种改进的基于视觉背景的前景目标提取算法。首先,根据像素点的时间序列以及位置特征,计算像

Opencv提取图片前景，这样有利于处理期间感兴趣