如果对于所有的颜色分量都成立,那么就把该像素归于第B个高斯模型,否则,就不属于任何一个高斯模型,这就相当于出现了野点。以上两种情况都需要做相应的更新。
采用背景差分法,用混合高斯背景建模,检测视频车辆,并显示视频的背景和前景。
用单高斯模型检测运动物体,原理简单,适用于初学者学习。 处理视频采用笔记本摄像头实时采集的画面。
利用opencv打开视频利用截图模板对视频中的车辆进行匹配、跟踪。
针对传统单高斯背景模型(SGM)存在的背景模型不能很好地自适应背景变化、目标检测不完整的问题,提出了一种改进的单高斯背景模型运动目标检测算法,该方法结合单高斯背景模型和mean shift原理对运动目
C++实现高斯平滑处理,建立三维高斯核,对各类图像起到平滑滤波的作用
Grabcut image foreground segmentation
提取监控视频中的车辆,以便于数出车辆数目。。。。。。。。。。。
基于背景更新的运动目标分割方法,程娟,,背景差法是视频图象序列中运动目标分割的重要方法,为了解决背景中光照变化等问题,对每个被判为背景的象素建立单高斯模型,提出
边缘是图像的基本特征之一,提出了一种多尺度的图像边缘检测方法。实验表明,该方法能够有效地对图像边缘进行检测、抑制噪音,同时具有较好的多方向性。
