登录
首页 » 图像处理 » opencv2.4.9前景提取

opencv2.4.9前景提取

于 2022-01-24 发布 文件大小:16.45 MB
0 230
下载积分: 2 下载次数: 1

代码说明:

应用背景 视频捕捉的对象中,背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体,威力提取出前景物体,需要建立背景的模型,将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛,特别是在智能监控领域中。 关键技术 具体的实现过程主要分为两部分:一部分是调用absdiff函数找出当前图片和背景图片的区别,这之中使用了threshold函数去除为前景,当前图片像素与背景图片像素变化超过一定阈值的时候才认定其为前景;另一个工作是更新背景图片,调用函数accumulateWeighted,根据权重参数可以调整背景更新的速度,将当前图片更新到背景中,这里巧妙利用得到的前景提取结果作为mask,在更新背景图片的过程中避免了前景的干扰。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • dsp 黑白变换
    dsp 黑白变换
    2022-11-05 16:35:03下载
    积分:1
  • Calendar Application” Using C/C++
    用c++制作日历,使你能看到日历,用c++制作日历,使你能看到日历,用c++制作日历,使你能看到日历,用c++制作日历,使你能看到日历,
    2022-06-27 00:28:04下载
    积分:1
  • 基于粒子滤波目标跟踪
    所谓粒子滤波就是指:通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数,用样本均值代替积分运算,进而获得系统状态的最小方差估计的过程,这些样本被形象的称为“粒子”,故而叫粒子滤波。
    2023-02-07 14:35:04下载
    积分:1
  • 采用CNN方法检测道路的程序
    应用背景道路识别提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术使用CNN方法对道路进行识别提取,效果很好,不是遥感影像的道路。。。。。。。。。。。。。。。。。
    2022-03-17 12:02:03下载
    积分:1
  • 基于暗原色去雾方法c++源程序
    基于暗原色先验的去雾算法,效果不错,包含完整的源代码程序,并附有实验结果图。可以成功编译并运行,速度较快。使用Opencv结合C++语言实现的。
    2022-02-03 11:13:01下载
    积分:1
  • 翻书效果as3.0源码
    翻书效果开源源码,动态交互设计。在flash中,无需多复杂的手段,就能做出相当生动逼真的书本翻页效果。我遇到不少朋友对这种效果很是喜欢,本人刚接触flash时,也曾被这种效果折服! 鉴于此,我收集了四种翻页范例,每种范例的制作思路均不同,手法各异,涉及了flash的各种基本技巧。而各种范例各具其明显不同的优缺点,仔细琢磨一下,你定能举一反三,创作出你的“照相册”、“记事本”、“说明书”之类的动画书本。 为了方便你达到这一目的,我不但提供了简要说明以及效果预览,同时你可下载源文件进行研究。
    2022-03-14 06:51:21下载
    积分:1
  • 数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包
    数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包 提供了很有帮助的函数库 对于实现书上的例子和,程序验证很有帮助,并对实际的工程开发也有一定的帮助
    2022-03-05 07:34:24下载
    积分:1
  • 数字图像处理
    盘说明 本光盘的资料分两个文件夹存放: “各章测试图”文件夹存放本书各章需要处理的相关图像或者视频文件。 “源代码”文件夹存放本书各章的源代码,已经通过测试,读者编译后即可运行。 本书的代码在Visual C++ 6.0环境下调试通过。 视频目标检测演示框架说明 视频演示算法包括: 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
    2022-02-07 16:17:07下载
    积分:1
  • HMM训练,很全的
    上世纪七十年代,隐马尔科夫模型就被用于语音识别的问题中,到八十年代,贝尔实验室的Rabiner等人成功地将隐马尔科夫模型应用于孤立词识别中,之后隐马尔科模型被应用于各个领域,到今,隐马尔科夫模型已被用于旋转机械的故障诊断中,的启停机过程的故障诊断。
    2023-02-23 05:55:03下载
    积分:1
  • 从视频中检测手势区域
    手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域,该过程对于特征的选择与处理相当关键,肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是,现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰,仅一个特征往往不能有效地定位出手,需要多种特征互补,手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置,并使用红色矩形框框出区域。该实验从视频中检测出人手并定位手的区域。
    2022-04-24 21:58:28下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载