目標追蹤 背景分割

# coding:utf-8

import cv2
import numpy as np
from mycvutils import mycvutils
datapath = "d:/imgdata/video/"
bs = cv2.createbackgroundsubtractorknn(detectshadows = true)
camera = cv2.videocapture(datapath + "traffic.flv")
ret, frame = camera.read()
while true:
ret, frame = camera.read()
#計算前景掩碼，包含 前景的白色值 以及 陰影的灰色值
#前景區域二值化，將非白色（0-244）的非前景區域（包含背景以及陰影）均設為0，前景的白色（244-255）設定為255
th = cv2.threshold(fgmask.copy(), 244, 255, cv2.thresh_binary)[1]
#前景區域形態學處理
th = cv2.erode(th, cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse, (3,3)), iterations = 2)
dilated = cv2.dilate(th, cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse, (8,3)), iterations = 2)
#繪製前景影象的輪廓矩形
for c in contours:
# 對輪廓設定最小區域，對檢測結果降噪
目標跟蹤（2） 背景分割器
opencv 3計算機視覺 python語言實現 原書第2版 第八章目標跟蹤 8.2背景分割器 knn mog2 gmg 本節只是對書中 進行詳細解讀 opencv 提供了乙個稱為backgroundsubtractor的類，在分割前景和背景時很方便。該類不僅執行背景分割，且可以通過機器學習的方法提...
目標追蹤 多目標追蹤之資料關聯
最近忙著寫 斷更很久，現在和大家分享一下我目前研究的多目標追蹤中的資料關聯問題。首先說明一下我本人目前是做基於船舶自動駕駛的資料融合和多目標追蹤，儘管和計算機視覺方向的多目標追蹤本質是一樣的，但是兩個領域的技術手段是不同的。具體說來，cv方向更側重於高質量高可靠的檢測結果的獲取和提純，而雷達方向則更...
目標追蹤演算法
include include using namespace cv using namespace std global variables rect box bool drawing box false bool gotbb false bounding box mouse callback v...