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基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景
Katrina1995
2018-01-28 03:00:20
基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景。强调是复杂背景,将物体从复杂背景中提取出来,最好使用jni方法,有会的高人吗,求指点。
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基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景
基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景。强调是复杂背景,将物体从复杂背景中提取出来,最好使用jni方法,有会的高人吗,求指点。
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大大的道道的
2018-01-30
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如果是运动图像还好办,可以用运动跟踪, 但如果就是一张图片, 那就没办法了。。
利用
opencv
进行移动
物体
检测
进行运动
物体
检测就是将动态的前景从静态的
背景
中
分离
出来。将当前画面与假设是静态
背景
进行比较发现有明显的变化的区域,就可以认为该区域出现移动的
物体
。在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大,通过像素直接进行比较往往很容易造成误检。因此有不少算法被开发出来在进行前后景
分离
的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分。
opencv
中提供了多种
背景
减除的算法,其中基于高斯混合模型(GMM)的cv2.Backg...
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OpenCV
概述 什么是
OpenCV
OpenCV
是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、
Android
和[Mac OS](https://baike.baidu.com/item/Mac OS/2840867)操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,
实现
了图像处理和计算机视觉方面的很多
OpenCV
图像处理总结 ——用
opencv
给图片换
背景
色为例
图像平滑 模糊/平滑图片来消除图片噪声
OpenCV
函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 2D 卷积
OpenCV
中用cv2.filter2D()
实现
卷积操作,比如我们的核是下面这样(3×3区域像素的和除以10): img = cv2.imread('lena.jpg') # 定义卷积核 kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 10 # 卷积操作,-1表示通道
OpenCV
3学习(10.1)
背景
分离
(帧间差分法、
背景
差分法)
背景
提取是在视频图像序列中提取出
背景
,
背景
就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动,因此图像中的每个像素点都有一个对应的
背景
值,在一段时间内,这个
背景
值是比较固定的。
背景
提取的目标就是根据视频图像序列,找出图像中每一点的
背景
值。
背景
提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯
背景
差分法,还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差分法 相邻帧间图像差分思想:检测出了相邻两帧...
基于
OpenCV
实现
的HOG+SVM自定义对象识别
1,前言 该案例是很久以前的购买的网课学习课程,最近突然想起来了就
实现
记录一下。在深度学习逐渐流向的今天,HOG+SVM自定义对象识别的用武之地可能不是很大了,但是在固定场景下,自定义对象如果在图像中的大小较为恒定的情况下,这种办法只需要较少的数据集即可
实现
不错的识别效果。评价某算法的作用要结合特定的场景,脱离场景谈作用是不太客观的。 2,HOG特征 HOG与SIFT的区别 HOG和SIFT都是描述子,以及由于在具体操作上有很多相似的步骤,所以致使很多人误认为HOG是SIFT的一种,其实...
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