而且效果也比上次好多鳥~
敬請期待生成運動軌跡！
#include #include #include #include //必須引此標頭檔案1
#define threshold_diff1 20 //設定簡單幀差法閾值
#define threshold_diff2 20 //設定簡單幀差法閾值
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc,unsigned char* argv)
bitwise_and(gray_diff1,gray_diff2,gray);
// 運動前景檢測，並更新背景
mog(img_src2, foreground, 0.01); // dilate(foreground, foreground, mat());
mog2( img_src2, foreground2, 0.04);
// 腐蝕
erode(foreground, foreground, mat());
// 膨脹
dilate(foreground, foreground, mat());
mog2.getbackgroundimage( background);
imshow("高斯模型前景", foreground);
gray=gray&foreground;
dilate(gray,gray,mat());erode(gray,gray,mat());dilate(gray,gray,mat());
imshow("foreground",gray);
vido_file.set( cv_cap_prop_pos_frames,k);
}imshow("高斯模型背景", background);
if( cvwaitkey(33) >= 0 )
break;
}return 0;
}
運動目標檢測
目錄 檢測方法 背景模型 目標檢測 後處理 檢測方法 基於統計背景模型的運動目標檢測方法 問題 1 背景獲取 需要在場景存在運動目標的情況下獲得背景影象 2 背景擾動 背景中可以含有輕微擾動的物件，如樹枝 樹葉的搖動，擾動部分不應該被看做是前景運動目標 3 外界光照變化 一天中不同時間段光線 天氣等...
運動背景下的運動目標檢測
各種目標檢測方法介紹 懶人可以直接略過 目標檢測是乙個老話題了，在很多演算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事 檢測當前中有沒有目標？如果有的話，在哪？按照先驗知識和背景運動來劃分的話，目標檢測方法大概可以分為兩大類 第一，已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類方法，第一類方法是用目標...
運動目標檢測 背景減法
一 原理 背景減法 background subtraction 是當前運動目標檢測技術中應用較為廣泛的一類方法，它的基本思想和幀間差分法相類似，都是利用不同影象的差分運算提取目標區域。不過與幀間差分法不同的是，背景減法不是將當前幀影象與相鄰幀影象相減，而是將當前幀影象與乙個不斷更新的背景模型相減，...