点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 ---- 在视频监控与分析中，视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作，今天跟大家分享的开源库，给出了一个基于OpenCV的开源实现。...该库作者为来自俄罗斯的Andrey Smorodov，其也是OpenCV的开源贡献者。...一些Demo视频： 低分辨率低质量的车载视频的MobileNet SSD目标检测与跟踪（目标为车和人） 视频内容 运动检测与跟踪 视频内容 多目标跟踪与遗留物检测 视频内容 该库包含的内容有...： 1.背景减: 内置来自OpenCV的 Vibe, SuBSENSE， LOBSTER，MOG2算法 ; 来自opencv_contrib的MOG, GMG 和 CNT算法; 2.前景分割: contours.../darknet/yolo/ 的YOLO和Tiny YOLO目标检测 11.遗留物检测； 12.车辆计数。
OpenCV已经实现了几种非常容易使用的算法。...环境 Python 3.6 OpenCV 3.2 + contrib 在Python下可以通过直接导入wheel包来安装opencv+contrib,可以从下面这个网址下载对应的文件： opencv_python...MOG MOG算法，即高斯混合模型分离算法，全称Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm。...MOG2 MOG2算法，也是高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。...GMG 该算法结合统计背景图像估计和每像素贝叶斯分割。由 Andrew B.
了解 SVM 在不讨论 SVM 如何工作的细节的情况下，让我们尝试了解它在机器学习和计算机视觉的背景下可以帮助我们完成哪些工作。...然后，我们将使用 OpenCV 的更高级算法的实现，即高斯混合（MOG）和 K 最近邻（KNN）背景减法器。...因此，我们应该继续使用更加灵活和智能的背景减法器。 幸运的是，OpenCV 提供了几个现成的背景减法器供我们使用。 我们将从实现 MOG 算法的算法开始。...许多背景减法器是根据统计聚类技术命名的，它们是基于它们的机器学习方法的。 因此，我们将首先查看基于 MOG 聚类技术的背景减法器。 OpenCV 具有 MOG 背景减法器的两种实现。...使用 GMG 和其他背景减法器 您可以自由尝试对我们的背景减法脚本进行自己的修改。
/ 01 / 帧之间差异 下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异)，进而实现目标跟踪。 具体代码如下。.../ 02 / 背景分割器 OpenCV提供一个BackgroundSubtractor的类，可以用于分割视频的前景和背景。 还可以通过机器学习提高背景检测的效果。...有三种背景分割器，分别是KNN，MOG2，GMG，通过相应的算法计算背景分割。 BackgroundSubtractor类可以对不同帧进行比较，并存储以前的帧，可按时间推移来提高运动分析的结果。...cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 0), 2) # 显示差异视频 cv2.imshow('mog
对于开发者来说，OpenCV 是一个功能强大的库，提供了各种图像处理和计算机视觉的工具，广泛用于 Python 开发中。...高效性：利用底层优化和硬件加速，处理速度快，特别适合实时应用。 1.2 安装 OpenCV 在 Python 中，使用 pip 可以轻松安装 OpenCV。...pip install opencv-python-headless 1.3 OpenCV 中的图像读取与显示 在开始使用 OpenCV 之前，我们首先要学习如何读取和显示图像。...OpenCV 提供了多种边缘检测算法，如 Sobel 算子、Laplacian 算子 和 Canny 边缘检测。...3.3.1 使用 MOG2 进行运动检测 import cv2 # 创建视频捕获对象 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 创建背景减法器 fgbg = cv2
本文关键词：OpenCV、Python、背景减除器、KNN、MOG2、目标检测与追踪 想象一下，你用手机拍摄视频，按下一个按钮，相机就开始录制视频。...如果你比较这些图像并找到它们之间的差异，你就可以检测到移动物体，这正是背景减除器的工作原理。...使用背景减除器检测和追踪鸟类 在本文中，我将解释背景减除器的工作原理、不同类型的背景减除器以及如何使用 OpenCV 在 Python 中使用它们。 检测移动物体的方法 1....使用 OpenCV 中的背景减除器 Opencv 有几种不同的背景减除器。...我将使用其中两个最著名的减除器： K-最近邻 (KNN) 高斯混合 (MOG2) 我将只解释 MOG2 如何进行背景减除，但我将使用这两种方法来检测和追踪视频。
基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论...所以OpenCV中没有实现。...的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段(视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) 视频分析中，工作方式如下...detectShadows是否检测阴影 演示代码 import cv2 as cv capture = cv.VideoCapture("D:/images/video/video_004.avi") mog...cv.MORPH_RECT, (3, 3)) while True: ret, image = capture.read() if ret is True: fgmask = mog.apply
所以OpenCV中没有实现。...视频分析中，工作方式如下： ? 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的N帧进行建模生成背景模型 ?...detectShadows是否检测阴影 演示代码 import cv2 as cv capture = cv.VideoCapture("D:/images/video/video_004.avi") mog...cv.MORPH_RECT, (3, 3)) while True: ret, image = capture.read() if ret is True: fgmask = mog.apply...255, cv.THRESH_BINARY) binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, se) bgimage = mog.getBackgroundImage
我们新建了一个AndroidNDKOpenCV的Demo,主要的模块和原来那个差不多，只是去掉了TesserartOCR相关的东西，如果重新搭项目可以参照我以前的《OpenCV4Android中NDK开发...（一）--- OpenCV4.1.0环境搭建》。...头文件中我们建了三个方法，分别是基于图像分割的高斯混合消除MOG和基于机器学习的KNN，不过这两个都没用到，主要是看红框内第三个，把这两个都做了一遍后一起输出。...源文件中首先定义了一个开操作，用于我们消除建模后去一下燥，然后分别定义了MOG和KNN两个对应的Mat bsmMat方法实现 ?...方法中把传入的源图像src首先进行MOG的背景消除，加入到返回的Mat列表中，再进行KNN的背景消除加入到返回的Mat列表中，代码比较简单的。
Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布...基于混合高斯模型的运动目标检测 // Author： http://blog.csdn.net/icvpr #include #include #include opencv2.../opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { std::string videoFile = ".....cout<<"read video failure"<<std::endl; return -1; } cv::BackgroundSubtractorMOG2 mog...{ ++frameNo; std::cout<<frameNo<<std::endl; // 运动前景检测，并更新背景 mog
前言 当我们视频分析时可能图像中需要有一个文字说明，OpenCV中本身也有这个API，我们就来看看OpenCV中的图像文字输出。...在这个例子中，因为我们有两个建模的类型，分别是MOG2和KNN，所以我们也分别做了两个不同的输出文字，一个是随我们手势实时显示，一个是固定显示位置。...完整代码 #include #include opencv2/opencv.hpp> int main(int agrc, char** argv) { cv::VideoCapture...cv::Rect rect=cv::boundingRect(contours[i]); //在矩形的左上角点输出文字 cv::putText(bsmMOG2, "MOG2...rect.y), CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, cv::Scalar(255, 255, 255)); } } cv::imshow("MOG2
OpenCV 形态学、模板匹配和运动检测 5. 形态学变换 5.1 膨胀 5.2 腐蚀 5.3 开操作 5.4 闭操作 5.5 示例 6. 模板匹配 7. 运动检测 5....在OpenCV中提供了6种匹配度量方法。.../img/vtest.avi") flag = capture.isOpened() print(flag) flag, frame = capture.read() # 初始化BS模型 mog2...flag, frame = capture.read() if not flag: break cv.imshow("frame", frame) Mask = mog2...rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]), (255, 0, 0), 2) cv.imshow("frame", frame) cv.imshow("mog2
后一式完成权重的归一化，保证权重和为1。...= CV_BGFG_MOG_SIGMA_INIT*CV_BGFG_MOG_SIGMA_INIT; //方差 params.minArea = CV_BGFG_MOG_MINAREA; params.n_gauss...An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection 前景检测算法 OpenCV...混合高斯模型前景分离 背景建模(二)——以像素值为特征的方法(1) 混合高斯背景模型及opencv实现 背景建模数据库汇总 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
实验结果表明，MOG能够显著提高生成分子的新颖性和对接分数。此外，这种基于能量增强的策略能被广泛应用在目前的模型中，增强它们生成的新颖性。 1 介绍 药物发现的核心是寻找具有理想化学性质的分子。...MOG中修改的朗之万动力学方程更偏向于生成能量值高，靠近能量中心的分子，这意味着把分子推向低似然的区域，从而更大程度探索分子空间。MOG由能量网络和属性网络两个网络组成。...（2）FREED不直接从训练分子采样，在ZINC250k数据集上的新颖度很低，因为它的片段词汇表是从数据集中提取的。...MOG方法优于GCPN方法，证明了利用已知分布知识生成分布外分子的有效性。 3.2 对接分数 结论： 与基线相比，MOG可以生成具有更高对接分数的分子，同时实现近乎完美的有效性、唯一性和新颖性。...4 总结 在这项工作中，作者旨在生成分布外的分子解决现有分子生成方法探索不充分的问题。具体而言，作者提出了一种新的框架MOG，该框架利用改进的朗之万动力学生成对接分数高且存在于分布外的分子。
本教程只使用Python和OpenCV，在背景差分算法的帮助下，实现非常简单的运动检测方法。...问题是，我们如何得到这个背景层和额外的滤波，从而使选择更加准确。...所以，我们将使用MOG算法来进行背景差分，在处理之后，它看起来是这样的: 原图（上），使用MOG差分前景(带有阴影检测)（下） 可以看到在前景掩模上有一些噪声，我们会用一些标准的滤波技术去除。...请通过阅读下面链接内容查看这些滤波器是如何工作的。...每个处理器都有各自的工作。因此，现在让我们来创建轮廓检测处理器。
AidLux智慧社区AI实战训练 一、主要目标 围绕智慧社区基本定义、场景需求理解、算法设计实现、边缘设备部署等核心要点，利用边缘设备AidLux，带大家完成智慧社区里面的两个典型场景：高空抛物和车牌识别的算法开发...首先是无参数概率密度估计，是指在不方便建立样本分布模型的情况下，与之相反的就是有参数概率密度估计；而 MOG2就是明确的建立了混合高斯模型，然后根据一定的优化目标求取模型参数，估计其概率密度分布。...1） 高斯混合建模MOG2实现 图片 2） Sort追踪算法参数调整实现 图片 3） 演示视频1 B站： https://www.bilibili.com/video/BV1Aj411u73Z/...面向应用场景的算法设计及实现、移动端部署测试等等，印象深刻的是自己查阅背景建模、目标识别等相关基础理论，动手实践了相关代码实现及参数调整，课程内容安排比较合理，通过作业实践了相关技巧，通过查阅网站资源掌握了opencv
出处：http://hi.baidu.com/icekeydnet/blog/item/965b25154a19f3dea6ef3ffe.html 如前面说到的，OpenCV VS提供了6组算法的接口，...OpenCV在Blob_Tracking_Modules.doc文档中，提供了算法的关系图. 图中唯独缺少了轨迹分析部分，可能是因为在该文档形成的时候轨迹分析部分还没有完成。重新整理后如下。...（MOG-Mixture Of Gaussians），其开创者是MIT的著名学者Chris Stauffer，可参考文献《Learning patterns of activity using real-time...bgfg_codebook.cpp，只是这种算法还没有整合进VS架构中，这个扩展工作有待完成。...子类众多，这里给出六个主要的用户接口和说明。
本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测 在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。...考虑到我们在深蹲时，有明确阶段和大幅度变化的基本运动，实现对深蹲的计数会相对比较简单。 下面我们就一起尝试实现它吧！...数据采集 使用带相机的Raspberry Pi来获取图片是非常方便的，完成图像的拍摄后再利用OpenCV即可将获取的图像写入文件系统。 运动识别 最初，我们打算使用图像分割完成人物的提取工作。...因此，我们从OpenCV 着手进行背景去除，以提供了可靠的结果。...背景扣除 首先，创建一个背景减法器： backSub = cv.createBackgroundSubtractorMOG2（） 向其中添加图像帧： mask = backSub.apply(frame
本节介绍半减法器和全减法器。 单比特半减法器 半减法器有两个一位（one-bit）输入‘a’，’b’，并产生两个一位（one-bit）输出“d”，‘bor’。...表2.12是全减法器的真值表说明，RTL在示例2.12和图2.12中描述。...全减法器的输入端口命名为‘a’、‘b’、‘c’，输出端口命名为‘d’、‘bor’ 多位加法器和减法器Multi-bit Adders and Subtractors 多位加法器和减法器用于处理器算术单元的设计...逻辑密度取决于加法器或减法器的输入位数。 四位全加器 许多实际设计使用多位加法器和减法器。使用基本元件作为全加器执行加法运算是经过工业实践验证的最佳方式。...使用灵敏度列表中的所有所需信号，以避免仿真和综合不匹配。 避免使用三态逻辑，并使用具有适当使能电路的多路复用器实现所需的逻辑。
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