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。

...全文

515 1 打赏收藏举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

大大的道道的 2018-01-30

打赏
举报

回复

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。。

简介这篇文章使用了OpenCV中的BackgroundSubtractor，实现了对移动物体的简单检测及追踪。由于我参考的是OpenCV 3.1官方文档中提供的实例代码，所以如果你使用的是OpenCV 2.X,那应该会出现问题，不妨参考这篇文章http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/45895649BackgroundSubtractor介绍B

运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，随着技术的发展，在智能监控、自动驾驶、人机交互等多个领域发挥着越来越大的作用。本章将简要介绍运动物体检测技术的定义、发展历程以及其在计算机视觉中的重要性，为读者建立起对这一技术的基础认识。运动物体检测是指利用计算机视觉技术，从视频或图像序列中识别出移动的物体。这通常涉及到复杂的图像处理和模式识别过程，目的是从动态背景中分离出移动物体的轮廓，并进行追踪或分类。从早期的帧差法、光流法到如今的深度学习方法，运动物体检测技术不断演进。

物体检测的方法有很多，现在主流的方法有光流法、背景查分法、帧间差分法，它们各有各的优缺点；为了计算方便和同时能够检测到多个物体，这里使用的是背景差分法；物体检测的步骤大致可分为下面几个部分：高斯滤波器->差值->二值化->边缘检测->逼近矩阵->显示；要在android系统上实现这些方法可以自己写，但是用到的for循环或其他循环都会浪费很多的时间，从而不

OpenCV图像处理入门学习教程系列，上一篇第四篇：基于LoG算子的图像边缘检测运动目标检测关于运动目标检测的方法总结，目前能够实现运动物体检测的方法主要有以下几种：1）背景差分法：能完整快速地分割出运动图像。其不足之处是易受光线变化影响，背景的更新是关键。不适用于摄像头运动的情况；2）光流法：能检测独立运动的图像，可用于摄像头运动的情况，但是计算复杂耗时，较难实现实时监测；3）帧差法：受光线变化...

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它拥有超过2500种优化的算法，几乎包括了计算机视觉领域的所有常用功能。OpenCV由英特尔公司发起并参与开发，目标是促进和加速计算机视觉在商业和科研领域的应用，它易于使用，支持多种编程语言，包括C、C++、Python、Java和MATLAB等，并且拥有跨平台的特性。OpenCV之所以受到广泛欢迎，原因在于它的高效性、灵活性和开放性。

4,270

社区成员

959

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

计算机视觉人工智能opencv 技术论坛（原bbs）广东省·深圳市

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

OpenCV中国团队官方博客：https://blog.csdn.net/opencvchina

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章