git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 使用mog2算法进行背景分割 # coding:utf-8 import cv2 # 获取摄像头对象 cap = cv2.VideoCapture(0) # 背景分割器对象 mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while True: ret, frame = cap.read() fgmask = mog.apply(frame) cv2.imsho…

传统的前景背景分割方法有GrabCut,分水岭算法,当然也包括一些阈值分割的算法.但是这些算法在应用中往往显得鲁棒性较弱,达不到一个好的分割效果. 现代的背景分割算法融入了机器学习的一些方法来提高分类的效果.如KNN,混合高斯(MOG2),Geometric Multigrid.这些算法的基本原理就是对每一帧图像的环境进行学习,从而推断出背景区域. opencv的BackgroundSubtractor提供了这些现代的背景分割算法. 1.思想 1.定义1个KNN背景分割器对象 2.定义视频对象…

背景分割器BackgroundSubtractor是专门用来视频分析的,会对视频中的每一帧进行"学习",比较,计算阴影,排除检测图像的阴影区域,按照时间推移的方法提高运动分析的结果.而且BackgroundSubtractor不仅可以用于背景分割,而且还可以提高背景检测的效果.在opencv中有三种分割器:KNN,MOG2,GMG. 通过mog2实现 import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture(1) mog = cv2.crea…

用Python将一个列表分割成小列表 2018年01月15日 11:09:25 幸福丶如此 阅读数:16842   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/m0_37886429/article/details/79062318 方法一 def list_of_groups(init_list, childern_list_len): ''' init_list为初始化的列表,childern_list_len初始化列表中的几个数据组成一…

注意 opencv 的坐标轴,x 轴向右,和 width 对应,y 轴向下,和 height 对应: 1. MOG2 与 KNN MOG:Mixture of Gaussian import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./data/video/768x576.avi') knn_sub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN() mog2_sub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision bf暴力匹配: # coding:utf-8 import cv2 """ orb特征检测和匹配 两幅图片分别是 乐队的logo 和包含该logo的专辑封面 利用orb进行检测后进行匹配两幅图片中的logo """ # 按照灰度图像的方式读入两幅图片 img1 = cv2.imread("../data/logo1.png", c…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化,下面列举opencv3的机器学习类方法实例: 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能,其中神经网络和adaboost训练速度很慢,效果还是knn的最好: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace…

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…

日志回滚:python 什么是日志回滚? 答: 将日志信息输出到一个单一的文件中,随着应用程序的持续使用,该日志文件会越来越庞大,进而影响系统的性能.因此,有必要对日志文件按某种条件进行切分,要切分日志文件. 分割日志的触发条件:大小.日期,或者大小加上日期. 说是切分,实际上是,当一个日志文件达到触发条件后,对日志文件进行重命名,之后再新建原来名称的日志文件(此时就是空文件了),新产生的日志就写入新的日志文件. 为啥叫回滚呢?当分割的日志文件达到指定数目的上限个数时,最老的日志文件就会被删除.…