背景学习检测运动物体下载

weixin_39821620 2019-07-16 04:00:31

采用背景差的方法检测运动物体，算法精确度高，速度快，可以应用在智能分析算法中。
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今天学习运动物体检测一：帧差法捕获摄像头的运动的手 import cv2 import numpy as np # 如果我们想捕获一些运动的物体，每一帧图像中，不动的部分称之为背景，运动的物体称之为前景 # 假如我们的视频捕捉窗口是不动的，比如摄像头放着不动，保证了背景是基本不发生变化的，但是我们怎么捕获前景和背景啊？ # 第一部分: 帧差法 # 通过前后两帧的差值来捕捉运动的物体（一般用时间t的帧减去时间t-1的帧），超过某个阈值，则判断是前景，否则是背景 # 这个方法很简单，但是会带来巨大的噪声（

利用背景建模检测运动物体#include "cv.h" #include "highgui.h" #include int main(int argc, char** argv) { IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL; CvMat* p

最近学习了视频监控方面的小例子，利用静态放置的相机检测运动物体，并且有简单背景差分法和简单帧差值法两种方法的OpenCV实现，算是作为对OpenCV的一个拓展了解把。第一种简单背景差分法原理简单。背景差分认为图像分为前景和背景，对于一个固定的场景，先做一个背景的模板，然后对于每一帧新图像，计算当前帧与背景图像的差值，得到前景，前景就对应这移动的物体或人。但是简单的背景差分法有一个问题，

运动物体检测(一) 1.背景减法 2.运动物体检测——帧差法

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