CSDN论坛 > VC/MFC > 图形处理/算法

[推荐] 求助复杂背景下区域提取方法 [问题点数:50分,结帖人victor60a]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 50%
CSDN今日推荐
Bbs9
本版专家分:83529
Blank
状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
Blank
榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
Blank
进士 2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
Bbs2
本版专家分:403
Bbs1
本版专家分:75
匿名用户不能发表回复!
其他相关推荐
平均背景法提取前景
平均背景法 计算每个像素的平均值和标准差作为它的背景模型 四个函数: 1.cvAcc():累积图像 2.cvAbsDiff():计算一定时间内的每帧图像之差 3.cvInRange():将图像分割成前景区域和背景区域 4.cvOr():将不同的彩色通道图像中合成为一个掩模图像 代码见代码集文档 这种方法只能用于背景场景中不包含运动的部分,而且光线保持不变
复杂环境下的二维码快速识别
<br />最近竞标了农业部二维码的识别,感觉开发出来的二维码识别率还非常不错,速度也很快,这里分享下。<br /> <br />      二维码已经开始普及起来。15-20年前设计的QR码和DM码仍然是主流码。国内也有不少码制出现,但其实详细看,也是换汤不换药,适应性还是很差。差的原因是很难适应复杂环境,比如自然环境下的二维码。农业部就是例子,二维码套在牲畜身上,摩擦严重,污染严重,采集的图像随意性非常大。物流二维码类似。<br /> <br />       复杂环境下的二维码识别算法异常复杂,需要建
python用dlib关键点将人脸背景区域去除
在上一篇的工作基础上,检测到人脸的关键点,并利用这些关键点组成一个区域,对区域外的背景置0;话不多说,先上代码:if __name__=='__main__': path = 'res/00014206.jpg' img = io.imread(path) region = get_landmarks(img) print img.shape shape =
背景减除-提取前景
在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。例如顾客统计,使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数,或者是交通摄像头,需要提取交通工具的信息等。在所有的这些例子中,首先要将人或车单独提取出来。 技术上来说,我们需要从静止的背景中提取移动的前景。如果你有一张背景(仅有背景不含前景)图像,比如没有顾客的房间,没有交通工具的道路等,那就好办了。我们只需要在新的图像中减去背景就可以得到前景对象了。
Halcon代码实现背景减除法获取运动图像前景
运用背景减除法,使用Halcon实现运动目标前景提取,并将前景目标图像保存在本地文件夹。
opencv3.2 背景提取方法
BackgroundSubtractor opencv3.2自带的例子 代码在vs2015和opencv3.2下
前景目标检测总结 1
 运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一,其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来,运动前景对象的有效检测对于对象跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要,那么区分前景对象,非常关键的一个问题是确定一个非常合适的背景,背景从象素的角度来理解,每一个象素就是有可能是前景点,也有可能是背景点,那么我们就要防止背景中误进入原属于前景点的对象,目前有几种常用的方法,
OpenCV 从视频中获取背景
本例是从一段视频中,获取背景,去掉前景物体。思路是,N帧叠加再取平均值,只要N足够,即可以消除前景物体。 #include #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" using namespace cv; usin
图像显著性区域提取[1]——研究现状
1.Itti算法《A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis》 Step1:对输入图片1/2采样,重复八次,最小尺度的图片I8大小是原图片I0的1/256,共计8个尺度; Step2:分别提取不同尺度下的图像特征,颜色特征R、G、B、Y,亮度特征I,方向特征(0,45,90,135四个方向),共计9个
背景差分法实现前景提取
#include //#include"stdafx.h" #include #include #include #include #include "cvaux.h" #include "cxmisc.h" using namespace std;   void BackgroundDiff(IplImage* SrcImg, IplIm
关闭