Matlab调用opencv实现混合高斯模型

网上很多的代码都是错误的，特别是广为流传的那份，我已经进行了修改，并在此前提下，对群中心距离是否太近进行了判断，如果群中心太近，那就就将两个中心所代表的两个聚类合成为一个聚类，更符合实际

本文专注于介绍基于Python的改进高斯混合模型在图像分割中的应用。图像分割是计算机视觉领域的重要问题，图割算法作为其中一种方法，被广泛用于分割图像以获得有意义的区域。通过改进高斯混合模型，本研究提出

利用混合高斯背景建模进行运动物体检测, 同时引入共轭先验以改进权值更新方程

Opencv calls tensorflow pb model

介绍了EM算法原理，及其在高斯混合模型中应用，并编程用matlab实现，评估其性能

Gaussian skin color model segmentation matlab

GMM（高斯混合模型）的动态背景分割的实验报告以及源码，数据集。另外用到了形态学操作与多通道的处理，提升了实验结果的性能。

#include #include using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int argc

数据聚类 图像分类 高斯混合模型(GMM) 高斯分布与概率密度分布(PDF) 初始化 跟K-Means相比较,属于软分类(随机概率) 实现方法:期望最大化(E-M) 停止条件:收敛 样本数据训练与预言

matlab开发-小波的高斯-高斯模型。与论文有关的小波建模代码。