不错的草稿。但进一步处理是必然的,也是难点所在。

Extended:

固定摄像头,采用Gaussian mixture models对背景建模。

OpenCV 中实现了两个版本的高斯混合背景/前景分割方法(Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm),调用接口很明朗,效果也很好。

参见:[Scikit-learn] 2.1 Gaussian mixture models & EM

[1] 有趣的应用 之 背景替换:http://www.360doc.com/content/16/0709/07/7863900_574170269.shtml

[2] 手势识别(code, demo):FingerCounter_withMOG2_BGsubtractor

理论:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725

混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法,

利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景,

然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断,可以对复杂动态背景进行建模,计算量较大。

在混合高斯背景模型中,认为像素之间的颜色信息互不相关,对各像素点的处理都是相互独立的。

对于视频图像中的每一个像素点,其值在序列图像中的变化可看作是不断产生像素值的随机过程,即用高斯分布来描述每个像素点的颜色呈现规律【单模态(单峰),多模态(多峰)】。

对于多峰高斯分布模型,图像的每一个像素点按不同权值的多个高斯分布的叠加来建模,每种高斯分布对应一个可能产生像素点所呈现颜色的状态,各个高斯分布的权值和分布参数随时间更新。

当处理彩色图像时,假定图像像素点R、G、B三色通道相互独立并具有相同的方差。对于随机变量X的观测数据集{x1,x2,…,xN},xt=(rt,gt,bt)为t时刻像素的样本,则单个采样点xt其服从的混合高斯分布概率密度函数:

其中k为分布模式总数,η(xt,μi,tτi,t)为t时刻第i个高斯分布,μi,t为其均值,τi,t为其协方差矩阵,δi,t为方差,I为三维单位矩阵,ωi,tt时刻第i个高斯分布的权重。

详细算法流程:http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/07/22/2603452.html

混合高斯模型使用K(基本为3到5个)个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型, 用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配:如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。

通观整个高斯模型,主要是有方差和均值两个参数决定,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性 。

由于我们是对运动目标的背景提取建模,因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。

为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率;

为提高在繁忙的场景下,大而慢的运动目标的检测效果,引入权值均值的概念,建立背景图像并实时更新,然后结合权值、权值均值和背景图像对像素点进行前景和背景的分类。

到这里为止,混合高斯模型的建模基本完成,我在归纳一下其中的流程:

      • 首先初始化预先定义的几个高斯模型,对高斯模型中的参数进行初始化,并求出之后将要用到的参数。
      • 其次,对于每一帧中的每一个像素进行处理,看其是否匹配某个模型,
        • 若匹配,则将其归入该模型中,并对该模型根据新的像素值进行更新,
        • 若不匹配,则以该像素建立一个高斯模型,初始化参数,代理原有模型中最不可能的模型。
      • 最后选择前面几个最有可能的模型作为背景模型,为背景目标提取做铺垫。

From: http://docs.opencv.org/master/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html#gsc.tab=0

//opencv
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/video.hpp>
//C
#include <stdio.h>
//C++
#include <iostream>
#include <sstream>
using namespace cv;
using namespace std;
// Global variables
Mat frame; //current frame
Mat fgMaskMOG2; //fg mask fg mask generated by MOG2 method
Ptr<BackgroundSubtractor> pMOG2; //MOG2 Background subtractor
int keyboard; //input from keyboard
void help();
void processVideo(char* videoFilename);
void processImages(char* firstFrameFilename);
void help()
{
cout
<< "--------------------------------------------------------------------------" << endl
<< "This program shows how to use background subtraction methods provided by " << endl
<< " OpenCV. You can process both videos (-vid) and images (-img)." << endl
<< endl
<< "Usage:" << endl
<< "./bg_sub {-vid <video filename>|-img <image filename>}" << endl
<< "for example: ./bg_sub -vid video.avi" << endl
<< "or: ./bg_sub -img /data/images/1.png" << endl
<< "--------------------------------------------------------------------------" << endl
<< endl;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
//print help information
help();
//check for the input parameter correctness
if(argc != 3) {
cerr <<"Incorret input list" << endl;
cerr <<"exiting..." << endl;
return EXIT_FAILURE;
}
//create GUI windows
namedWindow("Frame");
namedWindow("FG Mask MOG 2");
//create Background Subtractor objects
pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2(); //MOG2 approach
if(strcmp(argv[1], "-vid") == 0) {
//input data coming from a video
processVideo(argv[2]);
}
else if(strcmp(argv[1], "-img") == 0) {
//input data coming from a sequence of images
processImages(argv[2]);
}
else {
//error in reading input parameters
cerr <<"Please, check the input parameters." << endl;
cerr <<"Exiting..." << endl;
return EXIT_FAILURE;
}
//destroy GUI windows
destroyAllWindows();
return EXIT_SUCCESS;
} void processVideo(char* videoFilename) {
//create the capture object
VideoCapture capture(videoFilename);
if(!capture.isOpened()){
//error in opening the video input
cerr << "Unable to open video file: " << videoFilename << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//read input data. ESC or 'q' for quitting
while( (char)keyboard != 'q' && (char)keyboard != 27 ){
//read the current frame
if(!capture.read(frame)) {
cerr << "Unable to read next frame." << endl;
cerr << "Exiting..." << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//update the background model
pMOG2->apply(frame, fgMaskMOG2);
//get the frame number and write it on the current frame
stringstream ss;
rectangle(frame, cv::Point(10, 2), cv::Point(100,20),
cv::Scalar(255,255,255), -1);
ss << capture.get(CAP_PROP_POS_FRAMES);
string frameNumberString = ss.str();
putText(frame, frameNumberString.c_str(), cv::Point(15, 15),
FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , cv::Scalar(0,0,0));
//show the current frame and the fg masks
imshow("Frame", frame);
imshow("FG Mask MOG 2", fgMaskMOG2);
//get the input from the keyboard
keyboard = waitKey( 30 );
}
//delete capture object
capture.release();
} void processImages(char* fistFrameFilename) {
//read the first file of the sequence
frame = imread(fistFrameFilename);
if(frame.empty()){
//error in opening the first image
cerr << "Unable to open first image frame: " << fistFrameFilename << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//current image filename
string fn(fistFrameFilename);
//read input data. ESC or 'q' for quitting
while( (char)keyboard != 'q' && (char)keyboard != 27 ){
//update the background model
pMOG2->apply(frame, fgMaskMOG2);
//get the frame number and write it on the current frame
size_t index = fn.find_last_of("/");
if(index == string::npos) {
index = fn.find_last_of("\\");
}
size_t index2 = fn.find_last_of(".");
string prefix = fn.substr(0,index+1);
string suffix = fn.substr(index2);
string frameNumberString = fn.substr(index+1, index2-index-1);
istringstream iss(frameNumberString);
int frameNumber = 0;
iss >> frameNumber;
rectangle(frame, cv::Point(10, 2), cv::Point(100,20),
cv::Scalar(255,255,255), -1);
putText(frame, frameNumberString.c_str(), cv::Point(15, 15),
FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , cv::Scalar(0,0,0));
//show the current frame and the fg masks
imshow("Frame", frame);
imshow("FG Mask MOG 2", fgMaskMOG2);
//get the input from the keyboard
keyboard = waitKey( 30 );
//search for the next image in the sequence
ostringstream oss;
oss << (frameNumber + 1);
string nextFrameNumberString = oss.str();
string nextFrameFilename = prefix + nextFrameNumberString + suffix;
//read the next frame
frame = imread(nextFrameFilename);
if(frame.empty()){
//error in opening the next image in the sequence
cerr << "Unable to open image frame: " << nextFrameFilename << endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
//update the path of the current frame
fn.assign(nextFrameFilename);
}
}

[OpenCV] Samples 13: opencv_version的更多相关文章

  1. [OpenCV] Samples 10: imagelist_creator

    yaml写法的简单例子.将 $ ./ 1 2 3 4 5 命令的参数(代表图片地址)写入yaml中. 写yaml文件. 参考:[OpenCV] Samples 06: [ML] logistic re ...

  2. [OpenCV] Samples 16: Decompose and Analyse RGB channels

    物体的颜色特征决定了灰度处理不是万能,对RGB分别处理具有相当的意义. #include <iostream> #include <stdio.h> #include &quo ...

  3. [OpenCV] Samples 06: [ML] logistic regression

    logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法 ...

  4. [OpenCV] Samples 06: logistic regression

    logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法 ...

  5. [OpenCV] Samples 12: laplace

    先模糊再laplace,也可以替换为sobel等. 变换效果后录成视频,挺好玩. #include "opencv2/videoio/videoio.hpp" #include & ...

  6. [OpenCV] Samples 05: convexhull

    得到了复杂轮廓往往不适合特征的检测,这里再介绍一个点集凸包络的提取函数convexHull,输入参数就可以是contours组中的一个轮廓,返回外凸包络的点集 ---- 如此就能去掉凹进去的边. 对于 ...

  7. [OpenCV] Samples 03: cout_mat

    操作Mat元素时:I.at<double>(1,1) = CV_PI; /* * * cvout_sample just demonstrates the serial out capab ...

  8. [OpenCV] Samples 02: [ML] kmeans

    注意Mat作为kmeans的参数的含义. 扩展:高维向量的聚类. #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/cor ...

  9. [OpenCV] Samples 01: drawing

    基本的几何图形,标注功能. commondLineParser的使用参见:http://blog.csdn.net/u010305560/article/details/8941365 #includ ...

随机推荐

  1. css中单位px、pt、em和rem的区别

    国内的设计师大都喜欢用px,而国外的网站大都喜欢用em和rem,那么三者有什么区别,又各自有什么优劣呢? px :像素(Pixel).相对长度单位.像素px是相对于显示器屏幕分辨率而言的.(引自CSS ...

  2. css3 linear-gradient实现页面加载进度条效果

    最终效果图: html结构: <div>    <p class="p1">        <span></span>    < ...

  3. 不同类型的指针+1之后增加的大小不同(a,&a的地址是一样的,但意思不一样)

    main() { ]={,,,,}; ); printf(),*(ptr-)); } *(a+1)就是a[1],*(ptr-1)就是a[4], 执行结果是2, 5.&a+1不是首地址+1,系统 ...

  4. java反射机制,通过类名获取对象,通过方法名和参数调

    import java.lang.reflect.Method;   import javax.persistence.Table; /**  * 通过注解javax.persistence.Tabl ...

  5. 【完全开源】Django多人博客系统——支持MarkDown和tinyMce

    目录 说明 功能 如何使用 说明 这是一个用Django开发的多人博客系统,功能简单,但完全满足公司内部或个人的博客使用需求.支持普通富文本编辑器(tinyMCE)和MarkDown编辑器 由于嫌弃D ...

  6. PHP文件相关的操作函数——目录操作

    1.有关文件类型的函数 PHP是以UNIX的文件系统为模型的,因此在Windows系统中我们只能获得“file”.“dir”或者“unknown”三种文件类型.而在UNIX系统中,我们可以获得“blo ...

  7. dev GridControl 根据鼠标坐标 选中行

    if (e.Button == System.Windows.Forms.MouseButtons.Right) { DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.ViewInfo.G ...

  8. 安卓动态调试七种武器之长生剑 - Smali Instrumentation

    安卓动态调试七种武器之长生剑 - Smali Instrumentation 作者:蒸米@阿里聚安全 0x00 序 随着移动安全越来越火,各种调试工具也都层出不穷,但因为环境和需求的不同,并没有工具是 ...

  9. ASP.Net MVC开发基础学习笔记:五、区域、模板页与WebAPI初步

    一.区域—麻雀虽小,五脏俱全的迷你MVC项目 1.1 Area的兴起 为了方便大规模网站中的管理大量文件,在ASP.NET MVC 2.0版本中引入了一个新概念—区域(Area). 在项目上右击创建新 ...

  10. Linux 挂载管理(mount)

    标签:mount,umount 概述 在上一章增加linux操作系统空间中已经使用过了mount命令对分区进行挂载,这一章详细介绍挂载管理,该命令涉及的知识点也挺多的而且也还比较重要,是需要掌握的一个 ...