[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
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结帖率 50%
Bbs9
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Blank
状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
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榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
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探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
Bbs2
本版专家分:443
Bbs1
本版专家分:75
复杂背景下的目标识别pdf
图像目标识别与跟踪技术是当今计算机视觉系统中十分活跃的研究领域之一,在日常生活,工业生产,智能交通,军事国防等很多领域都发挥着非常广泛和重要的作用。
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<em>提取</em>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
opencv3.2 背景提取方法
BackgroundSubtractor opencv3.2自带的例子 代码在vs2015和opencv3.2下
文字提取 python opencv3 区域改进
# coding:utf8 import sys import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def preprocess(gray): # 1. Sobel算子,x方向求梯度 sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize = 3) # 2....
强干扰复杂背景下文字识别算法的研究
强干扰<em>复杂</em><em>背景</em>下文字识别算法的研究,主要介绍图像文字识别的流行算法及原理分析,并结合实际案例。适合入门菜鸟
平均背景提取前景
平均<em>背景</em>法 计算每个像素的平均值和标准差作为它的<em>背景</em>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<em>区域</em>和<em>背景</em><em>区域</em> 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<em>方法</em>只能用于<em>背景</em>场景中不包含运动的部分,而且光线保持不变
【OpenCV学习笔记 010】提取直线、轮廓及连通区域
爱分享、爱极客的编程怪兽--DaveBobo 博文 《【OpenCV学习笔记 010】<em>提取</em>直线、轮廓及连通<em>区域</em>》 博文链接: http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/52583167 OpenCV版本:2.4.9
OpenCV学习笔记(二十九)——视频前景的提取Video
视频捕捉的对象中,<em>背景</em>通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体,威力<em>提取</em>出前景物体,需要建立<em>背景</em>的模型,将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景<em>提取</em>应用非常广泛,特别是在智能监控领域中。 如果有不含前景物体的<em>背景</em>图片,<em>提取</em>前景的工作相对容易,只需要比对当前帧和<em>背景</em>图片的不同,调用函数absdiff实现。但是大多数情况,获得<em>背景</em>图片是不可能的,比如在<em>复杂</em>的场景下,或者有光线条件的变化。因此,就需
复杂背景的身份证图像字符分割算法研究
对身份证识别系统中的字符分割技术进行了深入的研究,阐述了倾斜校正、行切割、小波降噪、单字符分割等法,实验证明, 文中<em>方法</em>对退化的身份证图像具有很好的字符分割能力。
背景建模--Vibe 算法改进
一、概述        针对鬼影问题,提出一种了基于前景<em>区域</em>与邻域<em>背景</em><em>区域</em>直方图相似性度量的判别<em>方法</em>,检测并消除鬼影;针对静止目标问题,改进了Vibe<em>背景</em>模型的更新策略,有效抑制静止目标被吸收为<em>背景</em>;针对阴影前景问题,在Vibe算法中增加一个阴影检测器模型,检测并消除阴影。针对目标不完整问题引入抠图技术。 二、鬼影检测        针对鬼影问题,本文提出了一种基于前景<em>区域</em>与邻域<em>背景</em><em>区域</em>直方
复杂背景下实时目标出现与消失的判别
1  引  言     运动物体的检测与跟踪处于视觉监控里面的最基本部分,是后续各种高级处理如目标分类,行为分析等的基础。运动目标的检测是指从视频流中实时的<em>提取</em>出运动的目标,并对其进行识别与判定。物体的出现和消失是物体运动检测过程中经常遇到的问题。在<em>复杂</em>的<em>背景</em>中判别物体的出现和消失是对感兴趣的物体准确跟踪的前提。在发生遮挡,行人丢包,车辆非法停留等场景中,根据前景灰度的变化,传统的帧间差分
一种运动区域提取算法及Matlab实现
本文提出了一种基于累积差分和数学形态学处理的运动<em>区域</em><em>提取</em>算法。在时域窗口内,首先对图象进行降级处理得到灰度带图象,对灰度带差分图象累积并进行数学形态学处理得到运动目标的轨迹模版,将轨迹模版与当前帧差分图象与运算得到当前帧运动目标象素,最后进行多级数学形态学处理得到当前帧运动<em>区域</em>
四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现
四种比较简单的图像显著性<em>区域</em>特征<em>提取</em><em>方法</em>原理及实现--- AC/HC/LC/FT。 laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777     最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享。      先从最简单的最容易实现的算法说
WPF提取图片感兴趣区域
目的:<em>提取</em>图片的刚兴趣<em>区域</em>。  xaml代码 &amp;lt;Window x:Class=&quot;ImageProcess_GetROI.MainWindow&quot; xmlns=&quot;http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation&quot; xmlns:x=&quot;http://schemas.microsoft.com/w...
寻找复杂背景下的物体轮廓 (从禾路的博客园整理学习)
目录 1.问题<em>背景</em> 2.解决思路 3.代码实现 4.相关资料 1.问题<em>背景</em> 由于拍摄时产生的阴影原因,所计算出来的物体轮廓并不完整。那么有没有<em>方法</em>检测出物体的完整轮廓呢?                                                                                         图1-1  原始图像    ...
C++&OpenCV实现抠除(也可用于更换)证件照背景
朋友找我帮忙更换证件照<em>背景</em>,因为mac上没装合适的软件,就想用OpenCV搞一下。 首先分析一下图片的情况: 这次的目标是把肩、头上面的灰色<em>背景</em>除去(当然也可以换成其它颜色)。 分析: 从肉眼可以看出<em>背景</em>和衣服、头发之间的色差还是挺明显的。转化成图像处理的语言就是,衣服和头发的像素值(RGB或者灰度值)都要比与它们相邻的<em>背景</em><em>区域</em>大。 思路: 1. 从肉眼看来,从上往下像素
目标分割——基于目标区域(一)
目标分割将感兴趣的<em>区域</em>从图像中分离并<em>提取</em>出来,也可看做基元检测的一种推广。两类<em>方法</em>可用于目标分割: 基于目标轮廓 考虑目标与图像中 其他部分的界限,如果能确定目标轮廓,就可将目标与图像的其他部分分割开。在这种<em>方法</em>中,除了检测出轮廓点再连接起来,还可以边检测轮廓点边连接。 基于目标<em>区域</em> 考虑所有属于目标<em>区域</em>的像素,如果能确定出每个属于目标的像素就可以获得完整的目标。通常是假设构成目标<em>区域</em>的像素的灰
数字图像处理中圆形感兴趣区域提取
不免自己要用到,给保存起来!! img = imread('r_lena.png'); grayimg = rgb2gray(img); [imgW,imgH] = size(grayimg); t = linspace(0, 2*pi, 50);   %# approximate circle with 50 points r = 1
运动目标检测--改进的背景减法
一、概述        本文提出了一种改进的基于<em>背景</em>减法的运动目标检测算法,该算法能自适应地对<em>背景</em>进行初始化和实时更新,并能有效克服光照等外界条件变化对运动目标检测的影响。 二、算法介绍       基于<em>背景</em>减法的视频运动目标检测主要包括预处理、<em>背景</em>建模、目标检测和后处理四个步骤。本文的算法流程如图 1 所示,算法中的预处理是对每一帧图像都进行去噪和亮度归一化处理,以抑制光照突变和噪声的影响
词云之matlab实现复杂数字图像背景剔除
为了制作各种好看的词云标签,一张好的<em>背景</em>图片寻找起来并不容易,例如本文所使用的&amp;amp;amp;amp;amp;quot;汗血宝马&amp;amp;amp;amp;amp;quot;的图片,<em>背景</em>不是我所需要的,如何实现对图像的有效分割?去除<em>背景</em>噪声是本文关注的重点。本文拟采用matlab来实现这个简易的功能。 1.本文将对马进行测试: 2.数字图像<em>背景</em>去除最好的方式有以下几种: a.PhontoShop,使用选择工具即可; b.最简单的阈值分割理论;(本文的<em>方法</em>),C++,matlab.
Opencv实现去除背景留下前景
最近要用DN跑UCF101数据集,看了王东曙教授的论文 Developmental Network: An Internal Emergent Object Feature Learning 里面用抑制了<em>背景</em>的人脸图像给DN去做识别,有93.51%的识别率。然后就想着用抑制了<em>背景</em>的UCF101数据集给DN做动作识别 会怎么样。   抑制了<em>背景</em>的人脸如下图: 实验结果如下图:  ...
提取视频前景背景/运动目标检测
<em>提取</em>视频前景<em>背景</em>/运动目标检测 <em>方法</em>:叠加法 function [ output_args ] = sy1_2( input_args ) fileName='D:\workspace\Matlab workspace\数字图像处理\char2\char2_test\jmucorridor.avi'; obj=VideoReader(fileName); numFrames=obj.Numbe...
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
基于opecv的肤色检测
基于opecv的肤色检测.肤色<em>提取</em>是基于人机互动方面常见的<em>方法</em>。因为肤色是人体的一大特征,它可以迅速从<em>复杂</em>的<em>背景</em>下分离出自己的特征<em>区域</em>。一下介绍两种常见的肤色<em>提取</em>:
复杂背景下多类物体实时检测算法
通过离线收集海量图片和视频样本,人为标定样本后<em>提取</em>特征值,基于特征值与样本标定进行训练进而设计出高效的特征选择分类器。 在实时系统中,使用特征选择分类器完成各种物体的检测、跟踪、识别,如行人、机动车、非机动车等。 在<em>复杂</em><em>背景</em>下,本算法可为后续的<em>复杂</em>分割识别任务提供精确的目标物体,从而节约资源、提高效率。 优势: 可同时检测多类物体,如人脸、人体、车体、车牌、车标、交通
车辆前景检测算法——ViBe(视觉背景提取方法
ViBe(视觉<em>背景</em><em>提取</em><em>方法</em>) <em>背景</em>减除法的核心是通过分析场景的图像特征对包含了大量噪声的自然场景进行<em>背景</em>建模,但是<em>背景</em>模型的数学形式,究竟是使用高斯函数还是其它函数具有很大的争议。以GMM前景检测算法为例,当<em>背景</em>的变化频率超过前景目标时,算法的性能将极速降低;从参数的选取角度来说,固定参数非常有利于算法在硬件平台上的实现。但与此同时,无法根据场景变化而自适应改变的参数,其检测效果的稳定性以及对场...
OpenCV 文字区域提取
效果图 比如我们有下面的一篇文章的截图,想把其中的文字<em>区域</em>全部找出来。 当然这里的截图只有文字和白花花的<em>背景</em>,效果会非常好。绿色的的矩形框的是我们根据检测到的文字<em>区域</em>,手动画出来的。 原理 那么我们是怎么做到检测到<em>区域</em>的呢? 首先,我们会注意到,文字<em>区域</em>和其他的图片<em>背景</em>很不一样。我们用膨胀处理图片,让文字变成一块块大<em>区域</em>,然后识别整块的轮廓,用
图像分割之静态背景分割综述
原文地址:图像分割之静态<em>背景</em>分割综述作者:pursuiting 静态<em>背景</em>分割<em>方法</em>的比较 摘要: 在静态或运动补偿的照相机中,静态<em>背景</em>分割<em>方法</em>能应用于从<em>背景</em>分割出有意义的前景物体。尽管提出了许多<em>方法</em>,但通用的评价是不可行的(a general assessment of the state of the art is not available)。一个重要问题是以质量(精度)和计算<em>复杂</em>度(时间和内
matlab实现网格背景过滤和工件提取(含实验报告)
matlab实现网格<em>背景</em>过滤和工件<em>提取</em>,含报告,数图大作业
三种经典背景提取算法实现
对比描述了三种经典<em>背景</em><em>提取</em><em>方法</em>,并利用matlab代码进行了仿真,实现。gui建立操作也很值得学习,不可多得的经典代码。附带测试dome,测试代码,gui界面。
复杂背景下的动态目标识别,是基于MATLAB写的程序
根据视频中的动态目标,对移动目标进行实时跟踪,能够较好的<em>提取</em>出视频中走动的大叔!
OpenCV背景检测算法汇总
在很多基础应用中<em>背景</em>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<em>提取</em>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<em>提取</em>出来。  技术上来说,我们需要从静止的<em>背景</em>中<em>提取</em>移动的前景 如果你有一张<em>背景</em>(仅有<em>背景</em>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<em>背景</em>就可以得到...
复杂背景下字符识别
1. <em>复杂</em><em>背景</em>,类似下面的: ad1.png 文字的<em>背景</em>颜色多变,比普通的 ocr 要难一些。 2. 基本思路,使用cnn 的<em>方法</em>: 先使用 cnn 训练一个分类器,类别可以是: 文字/非文字 (两类) 或者是: 某一个字/非文字 (大约3k 多类,表示 3k 多个汉字) 训练的图片大概类似: 单字训练 这个图片的类别就是 : ...
opencv实现图像分割,分离前景和背景(2)
简介   如题,本篇是在前一篇的基础上进一步讲解的第三个图像<em>背景</em>分离例子。 实例介绍   这个例子是在上一个加入鼠标操作实例的进一步操作。   本例:可以在鼠标选框完成之后,1、通过shift+鼠标右键来选择设置图像对应位置为前景。 2、通过ctrl +鼠标右键来选择设置图像对应位置为<em>背景</em>景。
基于显著区域的图像检索方法
研究基于显著<em>区域</em>的图像检索,对小波域显著点<em>提取</em><em>方法</em>进行改进,解决<em>提取</em>图像特征内容有限、不能有效表达图像内容的问 题。提出由显著点作为线索<em>提取</em>显著<em>区域</em>的<em>方法</em>,该<em>方法</em>能实现<em>背景</em>图与对象图的区分。对于对象图,仅对显著<em>区域</em>进行检索,有效减少 图像检索过程中<em>背景</em><em>区域</em>的干扰,提高了检索的速度和准确率。
视频前景目标提取(一)
最近几天参加了一次比赛,<em>提取</em>监控视频前景目标,前前后后试了很多的<em>方法</em>,帧差法+GMM,四帧差法,改进帧差法,混合高斯模型,改进的混合高斯模型,ViBe前景目标<em>提取</em>,ViBe+GMM前景目标<em>提取</em>等等。最后也尝试了模板匹配和HOG+SVM训练样本图片<em>提取</em>视频目标。大概会用几篇文章介绍一下这些<em>方法</em>的优缺点和各自的适用情况。编程实现均在opencv2.4.13+VS2015环境。     首先介绍一下帧
opencv从视频从提取前景轮廓
利用高斯混合<em>背景</em>差分从视频中<em>提取</em>前景并获取其轮廓
matlab人脸皮肤分层、图像检测、检测数图像中皮肤位置
根据肤色平均值和分层阈值<em>提取</em>身份证标准图像皮肤<em>区域</em>。可以运行的。新手适用
Opencv 自带提取前景(背景建模)
官方教程源码稍加修改: 读入视频(图片序列)->bei //opencv #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include #include //C #include //C++ #include #include using
Python中使用OpenCV(图像过滤,追踪人脸,检测前景/背景区域和深度,I/O功能等)
OpenCV之Python学习笔记直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型。本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段。现在看 到一本国外的新书《OpenCV Computer Vision with Python》,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了。更需要的朋友参考。阅读须知:        本文不是纯粹的译文,只是比较贴近...
背景差分法检测出运动目标,对不同的连通区域做标记,并得出每个连通区域的直方图,通过直方图比较来跟踪特定目标
opencv2.4.9+VS2010,使用帧间差分法或<em>背景</em>差分法检测出运动目标,对不同的连通<em>区域</em>做标记,并得出每个连通<em>区域</em>的直方图,通过直方图比较来跟踪特定目标,也可以用在车流量统计,参数可调,算法简单,耗时小,具有一定的可行性,目前对多个连通<em>区域</em>的直方图统计模块还未做好,希望同志们一起来交流学习。
OpenCV_提取直线、轮廓和区域
*<em>提取</em>直线、轮廓和<em>区域</em> 之前的二值边缘分布图有两个缺点。首先,检测到的边缘过厚,这导致更加难以识别物体的边界;第二,通常不能找到这样的阈值:低到足以检测到图像中的所有重要的边缘同时又避免产生太多无关紧要的边缘。Canny算法试图解决这样的问题。 使用cv::Canny()函数需要给出低阈值和高阈值两个阈值。canny算子通常是基于sobel算子,低阈值是宽松阈值,很多不需要的也被检测出来了;高
opencv 特征点匹配和背景识别
opencv 特征点匹配和<em>背景</em>识别
利用opencv提取目标区域
title: 图像分割 categories: 机器学习 mathjax: true date: 2017-08-28 13:45:26 需求 将肿瘤<em>区域</em><em>提取</em>,应用在camelyon16数据集中,具体如下图 相关项目 漫水算法https://stackoverflow.com/questions/11294859/how-to-define-the-markers-for-wate...
视频前景提取(基于opencv的运动物体检测)
基于opencv+vs2008的视频前景检测,对于视频监控领域是很好的小demo
运动区域检测方法(二)——背景差分法的简单实现
在前一篇博客中介绍了帧间差分法的简单实现,本篇介绍另外一种常用的运动<em>区域</em>检测<em>方法</em>,<em>背景</em>差分法。<em>背景</em>差分法是采用图像序列中的当前帧和<em>背景</em>参考模型比较来检测运动物体的一种<em>方法</em>,其性能依赖于所使用的<em>背景</em>建模技术。<em>背景</em>构建的<em>方法</em>有多种,简单的有均值法、中值法,<em>复杂</em>点的有卡尔曼滤波器模型法、单高斯分布模型法、双高斯分布模型法等,这里我用的是均值法。以下是相应的matlab代码和输出结果:%%%%%%%%%%%
基于监控视频的前景目标提取-数学建模
摘  要 本文研究了本次大赛D题的5个问题。包括静态和动态<em>背景</em>下前景目标检测与<em>提取</em>、存在摄像机抖动情况下前景目标检测与<em>提取</em>、应用以上建立的三种模型对各种视频文件进行显著帧号<em>提取</em>以及多摄像机协同的目标检测与<em>提取</em>。通过建立这几种重要的前景目标检测与<em>提取</em>的模型来节约我们在大量数据中找到有用信息所要消耗的人力和时间,使我们的生活更加智能便捷。 第一问中我们研究了静态<em>背景</em>下前景目标的检测与<em>提取</em>。随着“平...
python-opencv提取复杂背景下的文字
简要说明我的思路: 1.我的图片比较小,先放大图片。 2.灰度处理。 3.找到一个区间值,对初步<em>提取</em>的文字进行膨胀及二次膨胀取轮廓。 4。获取到的轮廓面积,因为我这里是固定的取图片里4个文字,所以我对比取轮廓面积最大的4个 4.最后获取轮廓的矩形坐标点,采用透视变换生成字体图片 最后还有一些优化的地方 <em>提取</em>代码: import cv2 import numpy as np...
复杂背景下的文本提取技术
介绍蛮详细的,很有启发意义,大家不妨看看
opencv平均背景
1.将采集到的部分图片,利用OpenCV的cvAcc函数累加求和,并统计累加次数,累加完成后在用cvConvertScale函数求取平均值,记为A。(注意理解该平均值的意思是在(x,y)位置处,所有参与求和计算的图像在该点出的像素平均值,每一点的像素平均值是不同的) 2.前一帧图像和当前参与累加的图像求差的绝对值,利用cvAbsDiff函数,而后该绝对值图像也进行累加求平均值,记为D。(同理这是
四种显著区域特征提取算法
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44020489
复杂图像的区域分割与图形特征提取之人脸识别
人脸特征识别技术是基于生物的特征识别方式,每个人都有自己的人物特征,通过对人物的特征进行<em>提取</em>来达到识别人身份的目的。人脸识别技术采用的<em>方法</em>非常可靠,稳定性好,能够很好的对身份进行鉴别。目前生物特征识别中最受欢迎的就是人脸识别和人脸检测技术之一了,它是图像处理领域中研究的热门课题。它适用于公安机关办案、银行密码系统等多种领域。 关键词:PCA,主成分分析 Abstract Face feature recognition technology is based on the biometricfeaturerecognition method. Everyone has his or her own character features.The purpose of identifying people is to extract the characters'features. The methods used in face recognition technology are very reliable, stable and able to identify the identity well. At present, one of the most popular techniques in biometrics is face recognition and face detection, which is a hot topic in the field of image processing. It is suitable for public security organs to handle cases, bank password system and other fields. Keywords:PCA,principal component analysis
halcon边缘提取和检测常用方法
一、边缘<em>提取</em> 1、设置ROI兴趣<em>区域</em> 2、快速二值化,并连接相邻<em>区域</em>。 这样做的目的是进一步减少目标<em>区域</em>,通过二值化将目标<em>区域</em>大概轮廓<em>提取</em>出来 3、<em>提取</em>最接近目标<em>区域</em>的轮廓 常用函数有boundary,gen_contour_region_xld 4、根据自己的需求<em>提取</em>需要的初步轮廓 5、将初步<em>提取</em>的初步轮廓进行膨胀操作 6、将膨胀后的<em>区域</em>和原图进行减操
【Halcon】区域分割:background_seg
有些事不是自己能把握,我们所能做的就是在拨开重重阻碍,寻得内心之所需、之所欲,义无反馈之前进。 人,还是需要一些执拗的! ——–Y忍冬草 ———————————————————————————————————— 1.算子 根据给定的轮廓利用4邻域来分割连通域: backgro...
【计算机视觉】论如何在与目标颜色相似的背景下找到目标
在标定目标时,除了目标自身的原因(光照、噪声等)外,<em>背景</em>的<em>复杂</em>程度也是在选取目标时能否顺利的一个重要因素。而在与目标相似的<em>背景</em>下,往往会因颜色等相近而导致目标选取失败,为了解决这种情况,下面我来简单地介绍一个自己的思路~~ 首先我们先来看...
背景建模运动目标跟踪 matlab程序
题目:<em>背景</em>建模和前景分割的方式把运动车辆<em>提取</em>出来。并进行最近临关联,输出目标轨迹。  混合高斯模型使用K(基本为3到5个) 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为<em>背景</em>点, 否则为前景点。通观整个高斯模型,他主要是有方差和均值两个参数决定,,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影
利用OpenCV提取目标轮廓
一个简单的<em>提取</em>飞机目标图像(二值图)轮廓的程序     #include     #include     #include     #include     IplImage* g_image = NULL;     IplImage* g_gray =NULL;     int g_thresh = 100;     CvMemStorage* g_storage
运动前景提取的matlab程序
运动前景<em>提取</em>的matlab程序,效果还不错
利用halcon分离分别为大的,小的,亮的,暗的的物体
这里以示例程序里的particle.hdev为例: 如图所示:要<em>提取</em>图中较暗部分的小颗粒。目标object小且暗,为了<em>提取</em>会想到用emphasize增强,但是其中的干扰物体为大的亮的物体,增强作用可能不大。 示例程序中的算法思路为: 1.去除干扰的大而亮的物体 (1)将大而亮的物体<em>提取</em>出来:全局阈值 threshold (Image, Large, 1...
区域生长算法提取鱼眼有效区域
这个算法的原理依然是来源于南京邮电大学 张伟的《鱼眼图像校正算法研究》 只不过这个算法是<em>区域</em>生长算法来<em>提取</em>鱼眼有效<em>区域</em> 根据论文原理 作者判断一个黑色像素点到底是属于鱼眼内还是鱼眼外的噪声点时候 用的是一个小圆 而我这里是用的一个80x80即6400个像素的模板 其它与论文一样 其中阈值T2可以取0.5附近的数 MATLAB跑循环程序比较慢 再加上电脑配置的原因 所以跑这个程序的时候我等了一会儿
复杂背景——网格
网格<em>背景</em> 当我们把多个渐变图案组合起来,透过彼此的透明<em>区域</em>显示时,会出现很神奇的效果。下图看起来像是一张方格纹图案的桌布,通过这个思路我们可以把半透明的垂直和水平条纹叠加起来,从而得到这种网格。 1.普通网格<em>背景</em> 首先,我们先绘制水平条纹 background-image: linear-gradient(rgba(200,0,0,.5) 50%, transparent 0); ...
【python opencv】背景、前景分离
官方文档BackgroundSubtractorMOG2:https://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d7b/classcv_1_1BackgroundSubtractorMOG2.html 前景检测(GMM模型):https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/19936991 Op...
Opencv背景分割器
Opencv<em>背景</em>分割器 转载请注明出处: Opencv提供了一个称为BackgroundSubtractor的类,在分割前景和<em>背景</em>时很方便。下面我们直接上代码,看一下它的使用方式。 这里提供Python和C++两种版本的code。 Python实现 1、导入包 import numpy as np impport cv2 2、打开视频或摄像头 cap = cv2.Videoca...
提取遥感影像有效区域
  利用某些算法处理遥感影像时,需要排除无效<em>区域</em>,因此找出有效<em>区域</em>范围变的至关重要,具体操作<em>方法</em>进一步完善……  
OCR 文字特征提取
作为OCR系统的第一步,特征<em>提取</em>是希望找出图像中候选的文字<em>区域</em>特征,以便我们在第二步进行文字定位和第三步进行识别. 在这部分内容中,我们集中精力模仿肉眼对图像与汉字的处理过程,在图像的处理和汉字的定位方面走了一条创新的道路. 这部分工作是整个OCR系统最核心的部分,也是我们工作中最核心的部分. 传统的文本分割思路大多数是“边缘检测 + 腐蚀膨胀 + 联通<em>区域</em>检测”,如论文[1]. 然而,在复
复杂背景毛发抠图轻松搞定
相关热门文章推荐:   《Photoshop抠图之无招胜有招》   《Photoshop抠图大决战(2):飘逸秀发轻松搞定》   先说说简单说说做这个图片抠图的目的:这是很多年以前笔者在公司上班的时候,一个外国客户的需求,他们需要将一个狼头设计在一个杯子上,于是才会有了下面的抠图。   首先我们来看看素材,这样一张素材,会让人很伤脑筋,<em>背景</em>跟主体部分非常的接近,不管是重色相、明度、
10行代码提取复杂Excel数据
把Excel文件导入关系数据库是数据分析业务中经常要做的事情,但许多Excel文件的格式并不规整,需要事先将其中的数据结构化后再用SQL语句写入数据库。而一般情况下,结构化的工作量会比较大,而且很难通用,每次都要针对文件格式进行分析后再进行开发。因此,需要有个便捷的<em>方法</em>来完成这个分析开发工作,将能够极大地助力业务工作,提高业务效率。 《10行代码<em>提取</em><em>复杂</em>Excel数据》 这篇文章介绍的<em>方法</em>,能够轻...
基于区域增长的点云分割
Region growing segmentation(基于<em>区域</em>增长的点云分割) http://pointclouds.org/documentation/tutorials/region_growing_segmentation.php#region-growing-segmentation pcl::RegionGrowing (该类在PCL 1.7.0才有的) pcl:
视频前景提取综述
       由于前景<em>背景</em>差异小、运动形变,<em>背景</em>里有快速明暗变化,<em>背景</em>中存在几何变化以及光照等噪声,诸多因素对前景<em>提取</em>效果和质量造成了一定的影响,甚至无法有效地<em>提取</em>到完整前景帧序列。完整的<em>提取</em>前景,也就是不多<em>提取</em>也不少<em>提取</em>,已经成为研究热点和难点。常用的运动前景检测和<em>提取</em><em>方法</em>有帧差法、<em>背景</em>减除法和Vibe法一、帧差法       摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标,则连续...
CSS3 背景原点(background-origin),背景从什么位置开始显示
demo.html:&amp;lt;!DOCTYPE html&amp;gt; &amp;lt;html lang=&quot;en&quot;&amp;gt; &amp;lt;head&amp;gt; &amp;lt;meta charset=&quot;UTF-8&quot;&amp;gt; &amp;lt;title&amp;gt;Document&amp;lt;/title&amp;gt; &amp;lt;style&amp;gt; .box { width: 500px;
一个图像目标区域提取的问题
MATLAB代码: %边界跟踪 bwtraceboundary 函数 clc I = imread('../deep.jpg'); figure imshow(I); title('原始图像'); I1 = rgb2gray(I); %彩图转换成灰度图像 %使用阈值 目的是将图像转换为二进制图像 threshold = graythresh(I1); %将灰度值转化为二值
前景目标检测——帧差法
运动目标 前景目标 帧差 学习 <em>背景</em>
【计算机视觉】提取视频中的前景物体
前景<em>提取</em>和目标检测当观察场景的是一个固定的相机,<em>背景</em>几乎保持不变。在这种情况下,感兴趣的元素是在场景中运动的物体。为了<em>提取</em>出这些前景物体,我们需要对<em>背景</em>建模,然后将当前帧的模型与<em>背景</em>模型进行比较,以检测前景物体。前景<em>提取</em>是智能监控应用的基础步骤。 OpenCV的video module中包含了几种较为常用的<em>背景</em>减除<em>方法</em>,其中混合高斯模型(Gaussian of Mixture Models, GM
oencv去除背景的两种方法(来源OpenCV By Example)
两幅图片相减 两幅图片相除(0~1),取反(0~1),复原(0~255) Mat removeLight(Mat img, Mat pattern, int method) { Mat aux; // if method is normalization if(method==1) { // Require change our image to 32 float ...
透彻理解RPN: 从候选区域搜索到候选区域提取网络
          在目标检测、目标跟踪领域,<em>提取</em>region proposal都是最基本环节。本文概述了从 sliding window 到 selective search, 然后升级到 region proposal network的过程。 核心在于理解 selective search算法 和 region proposal network的设计思想。 1. 从sliding windo...
车流量统计代码
车流量 <em>背景</em><em>提取</em>,车辆<em>提取</em> ,虚拟<em>区域</em>车辆统计,c#代码,利用opencv库实现车流量统计。里面有高斯<em>背景</em><em>提取</em>法代码。
图像显著性区域提取[2]-特征提取
1.颜色特征1.1Lab颜色空间 CIELab颜色空间是由国际照明委员会(CIE)于1976年定义的一种近似均匀彩色空间。它是一种基于生理特征的颜色系统,与设备无关。其中的L表示亮度,a表示红绿拮抗,b表示蓝黄拮抗。int calRGB(int width, int height, int *klabels, int l, UINT *img, float &ssr, float &ssg, fl
简单的图像显著性区域特征提取方法-----opencv实现LC,AC,FT
简单的图像显著性<em>区域</em>特征<em>提取</em><em>方法</em>-----opencv实现LC,AC,FT
OPENCV中提取连通区域轮廓
通过轮廓<em>提取</em>图像分割后的连同<em>区域</em>
图形图像处理之——实现图像子区域图像的简单提取
今天经过高人点醒,我好想懂了点点我要做的东东的思路,今天晚上就拿出来试了一下,居然还小小的实现了一番,太开心了,迫不及待的拿出来分享一下: 不过当然还没有完全实现,还需要进一步的设计批量操作。代码贴出来:   image=imread('E:\qww.jpg'); [H,S,V]=rgb2hsv(image);%step1:获取图片HSV分量,分别代表色调,饱和度,亮度 hMedian=
MATLAB复杂背景的车牌识别(带源码+GUI+论文+识别全国车牌)
       源码:https://download.csdn.net/download/laiyanzhou/10926470          现在,随着计算机图像处理技术的进步,设计对车辆牌照的识别程序并有较高的成功率也变得越来越重要了。该系统主要涉及的不仅仅有光学、人工智能、还有数字图像处理、电子控制等。其是通过对图像采集仪器等所采集到的车辆图像做比较全面的系统分析,然后得出汽车独有的...
目标追踪-背景分割
目标追踪-<em>背景</em>分割介绍 传统的前景<em>背景</em>分割<em>方法</em>有GrabCut,分水岭算法,当然也包括一些阈值分割的算法。但是这些算法在应用中往往显得鲁棒性较弱,达不到一个好的分割效果。 现代的<em>背景</em>分割算法融入了机器学习的一些<em>方法</em>来提高分类的效果。如KNN,混合高斯(MOG2),Geometric Multigrid。这些算法的基本原理就是对每一帧图像的环境进行学习,从而推断出<em>背景</em><em>区域</em>。 opencv的Backgr
opencv 提取感兴趣区域 (新版方法
新版中<em>提取</em>感兴趣<em>区域</em>的<em>方法</em>是: Mat image=imread("lena.jpg"); Rect r; Mat roi(image,r(10,10,50,80));
视频背景提取
对动目标视频,根据高斯混合模型,<em>提取</em>前景后,掩膜位运算,当无交集后,前后帧图像互相填充,实现<em>背景</em><em>提取</em>。采用经典的儿童自行车视频为例
SR显著图的MATLAB代码
资源是SR显著图<em>提取</em>算法的MATLAB代码,资源下载后直接能用,解压后打开test.m,然后运行即可。相关的资料请参考博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/81415480,谢谢~
从视频中分离前景目标的Python & Matlab代码
代码说明 执行顺序: (1)avi2img.m 将视频转化为单张图片 (2)mark_rect.py 将视频分成多个帧,在每一帧中将运动对象用矩形标注出来,并生成mask图,将mask图保存到“mask”目录下。 (3)merge.py 拼接图片,将视频的原始帧图片和各个帧的遮罩层进行拼接,获得拼接后的图片,将新生成的图片保存到“new”目录下。 (4)binaryzation.py 将图片做二值化处理,将新生成的图片保存到“last”目录下。 (5)img2avi.m 将多张图片转化为单个视频
强噪声背景下微弱信号的提取(MATLAB)
通过MATLAB平台,将语音信号与噪声混合,在GUI界面中,可选择不同的混合比例,得到不同信噪比的混合噪声。之后采用谱减法和FastICA算法对混合信号进行<em>提取</em>。实验结果表明,FastICA算法能较好的分离出语音,谱减法在信噪比较高时了分离出语音,信噪比较低时分离质量特别差。本文配有MATLAB gui代码.
运动目标检测中的阴影去除方法
运动目标检测中的阴影去除<em>方法</em>
高斯混合模型/前景分割算法
高斯混合模型/前景分割算法
干货 | 视频显著性目标检测(文末附有完整源码)
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类:人眼...
背景减除-提取前景
在很多基础应用中<em>背景</em>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<em>提取</em>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<em>提取</em>出来。 技术上来说,我们需要从静止的<em>背景</em>中<em>提取</em>移动的前景。如果你有一张<em>背景</em>(仅有<em>背景</em>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<em>背景</em>就可以得到前景对象了。
opencv-车牌区域提取
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include // Mser车牌目标检测 std::vector mserGetPlate(cv::Mat srcImage) { // HSV空
vibe运动目标提取opencv C++源代码
VS2010+opencv2.4.9 Vibe单独一个类,便于直接用,附带使用的一个小demo。程序简单易懂,效果好速度快,亲测好用。
基于多特征融合的早期火灾烟雾检测
利用混合高斯模型<em>背景</em>差法<em>提取</em>前景中的疑似<em>区域</em>,根据早期烟雾在 RGB 和 HIS 空间的颜色模型<em>提取</em>疑似<em>区域</em>的颜色特征值,通过二维离散小波变换<em>提取</em><em>背景</em>模糊特征值,通过计算疑似<em>区域</em>像素数与其最小外接矩形面积比<em>提取</em>轮廓不规则特征值. 根据文中提出的综合判据,融合三种特征值进行烟雾判别. 对公用视频和拍摄视频进行测试.
关于Halcon的复杂图形中心点查找
上面是一张比较<em>复杂</em>的图形,我们希望通过Halcon一系列的算子进行处理,查找到星点交叉处的中心点。mean_image (Image, ImageMean, 41, 41)将图片进行均值处理,让分离的星点模糊化,从而达到融合成一个<em>区域</em>的目的。 处理结果如下:binary_threshold (ImageMean, Region, 'max_separability', 'light', UsedT
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的)
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js //js2 var plugJs={     stamp:0,     tid:1,     stampnow:Date.parse(new Date())/1000,//统一开始时间戳     ...
大连理工大学网络实验一下载
大连理工大学网络实验一:RJ45接口网线制作 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yaopj/2056227?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yaopj/2056227?utm_source=bbsseo[/url]
MATLAB的PPT教案,让你在短暂的时间内学会如何灵活运用MATLAB,附带程序下载
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Digital image steganography--Survey and analysis of current methods下载
一篇关于数字图像处理的英文论文,分享一眼,想找相关内容请先看题目 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ybdj1314/2236970?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ybdj1314/2236970?utm_source=bbsseo[/url]
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