2014年4月21日

摘要： #include#includeusing namespace std;#define CHANNELS 3typedef struct ce{ uchar learnHigh[CHANNELS]; //背景学习过程中当一个新像素来时用来判断是否在已有的码元中，是阈值的上界部分 uchar lear... 阅读全文

posted @ 2014-04-21 20:59 十三弦阅读(627) 评论(0) 推荐(0)

FG模型

摘要：一直没搞懂CvBGStatModel和CvFGDStatModel有什么区别。CvBGStatModel模型的创建用cvCreateGaussianBGModel，CvFGDStatModel模型的创建用cvCreateFGDStatModel，它们的更新都用cvUpdateBGStatModel。... 阅读全文

posted @ 2014-04-21 19:34 十三弦阅读(1030) 评论(0) 推荐(0)

高斯混合模型

摘要：混合高斯模型用多个高斯分布的加权平均来平滑地近似任意形状的密度分布函数。#include#include#includeusing namespace std;int main(){ IplImage *pFrame=NULL; IplImage *pFrImg=NULL; Ipl... 阅读全文

posted @ 2014-04-21 19:29 十三弦阅读(234) 评论(0) 推荐(0)

平均背景模型

摘要：背景建模法是一种简单、快速但是背景的多模态（比如光照强度的变化、树叶的摇动等）比较敏感的一种背景建模方法。其基本思想是计算每个像素上的平均值作为基本模型，然后将当前像素值和背景像素值进行比较，当他们之间的差值小于某个特定的阈值TH时，则该像素可以被认为是背景像素，否则被认为是前景目标像素。其中，阈值... 阅读全文

posted @ 2014-04-21 19:25 十三弦阅读(648) 评论(0) 推荐(0)

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