opencv运动目标检测-背景建模

9月前作者：W_en丶分类：Toy博客阅读(42) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了opencv运动目标检测-背景建模。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景建模

帧差法

由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。

opencv运动目标检测-背景建模,opencv,人工智能,计算机视觉

帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题

混合高斯模型

在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。

在视频中对于像素点的变化情况应当是符合高斯分布

opencv运动目标检测-背景建模,opencv,人工智能,计算机视觉

背景的实际分布应当是多个高斯分布混合在一起，每个高斯模型也可以带有权重

opencv运动目标检测-背景建模,opencv,人工智能,计算机视觉文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-659253.html

混

到了这里，关于opencv运动目标检测-背景建模的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。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。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

迈向多模态AGI之开放世界目标检测 | 人工智能

作者：王斌谢春宇冷大炜引言目标检测是计算机视觉中的一个非常重要的基础任务，与常见的的图像分类/识别任务不同，目标检测需要模型在给出目标的类别之上，进一步给出目标的位置和大小信息，在CV三大任务（识别、检测、分割）中处于承上启下的关键地位。当前

2024年02月16日
浏览(46)
OpenCV实例（九）基于深度学习的运动目标检测（二）YOLOv2概述

对YOLO存在的不足，业界又推出了YOLOv2。YOLOv2主要通过以下方法对模型进行优化： (1)使用Batch Normalization方法对模型中每一个卷积层的输入进行归一化，缓解梯度消失，加快收敛速度，减少了训练时间，同时提高了平均检测准确率。 (2)增加Anchors机制，借助训练集的边框标签值

2024年02月12日
浏览(48)
人工智能 - 目标检测：发展历史、技术全解与实战

本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架

2024年02月05日
浏览(57)
OpenCV实例（九）基于深度学习的运动目标检测（三）YOLOv3识别物体

目标检测，粗略地说就是输入图片/视频，经过处理后得到目标的位置信息（比如左上角和右下角的坐标）、目标的预测类别、目标的预测置信度。前面我们阐述了不少理论知识，现在需要动手实战了。对于初学者来说，自己实现YOLO算法不太现实，幸运的是OpenCV的DNN(Deep Neur

2024年02月12日
浏览(57)
人工智能TensorFlow PyTorch物体分类和目标检测合集【持续更新】

1. 基于TensorFlow2.3.0的花卉识别基于TensorFlow2.3.0的花卉识别Android APP设计_基于安卓的花卉识别_lilihewo的博客-CSDN博客 2. 基于TensorFlow2.3.0的垃圾分类基于TensorFlow2.3.0的垃圾分类Android APP设计_def model_load(img_shape=(224, 224, 3)_lilihewo的博客-CSDN博客 3. 基于TensorFlow2.3.0的果蔬识别系统的

2024年02月09日
浏览(62)
AI一叶知秋：从目标检测部署浅谈人工智能发展

笔者写这篇文章也有讨巧之嫌，仅以个人视角分享一些看法，主要从实践部署来谈谈近两年来计算机视觉模型的变化，不过AI是一个宏大的话题，每个人定义的人工智能就不一样，我们先来探讨一下何为人工智能。百度百科中是这样定义的：人工智能是研究、开发用于模拟、

2024年02月02日
浏览(93)
人工智能学习与实训笔记（三）：神经网络之目标检测问题

人工智能专栏文章汇总：人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客目录三、目标检测问题 3.1 目标检测基础概念 3.1.1 边界框（bounding box） 3.1.2 锚框（Anchor box） 3.1.3 交并比 3.2 单阶段目标检测模型YOLOv3 3.2.1 YOLOv3模型设计思想 3.2.2 YOLOv3模型训练过程 3.2.3 如何建立输出特征图与预

2024年02月20日
浏览(62)
YOLO目标检测——真实和人工智能生成的合成图像数据集下载分享

YOLO真实和人工智能生成的合成图像数据集，真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，数据场景丰富。可用于检测图像是真实的还是由人工智能生成。数据集点击下载：YOLO真实和人工智能生成的合成图像数据集+120000图片+数据说明.rar

2024年02月10日
浏览(52)
基于人工智能与边缘计算Aidlux的鸟类检测驱赶系统（可修改为coco 80类目标检测）

●项目名称基于人工智能与边缘计算Aidlux的鸟类检测驱赶系统（可修改为coco 80类目标检测） ●项目简介本项目在Aidlux上部署鸟类检测驱赶系统，通过视觉技术检测到有鸟类时，会进行提示。并可在源码上修改coco 80类目标检测索引直接检测其他79类目标，可以直接修改、快速

2024年02月12日
浏览(56)
人工智能学习07--pytorch15（前接pytorch10）--目标检测：FPN结构详解

backbone:骨干网络，例如cnn的一系列。（特征提取） (a)特征图像金字塔检测不同尺寸目标。首先将图片缩放到不同尺度，针对每个尺度图片都一次通过算法进行预测。但是这样一来，生成多少个尺度就要预测多少次，训练效率很低。 (b)单一特征图 faster rcnn所采用的一种方式

2023年04月12日
浏览(74)