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图像处理 OpenCV 混合高斯背景模型的前景检测方法

发布时间:2019-07-07 22:05 来源:未知 编辑:admin

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  params.std_threshold = CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD;//这个参数是当前面一个高斯权值的和的阈值,这样的一个阈值用来判断哪些是背景模型,哪些是前景的高斯函数,因为大家认为,不是所有的高斯分布都代表背景的,有部分代表前景

  params.minArea = CV_BGFG_MOG_MINAREA; //最小面积,,这个参数是用来去噪的,当检测的目标矩形区域的面积小于这个minArea时,就把它当噪音去掉,这个就是去掉小目标

  params.n_gauss = CV_BGFG_MOG_NGAUSSIANS;// 高斯模型个数,这个参数看你用几层高斯模型了,一般选3

  params.std_threshold = CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD;//这个参数是当前面一个高斯权值的和的阈值,这样的一个阈值用来判断哪些是背景模型,哪些是前景的高斯函数,因为大家认为,不是所有的高斯分布都代表背景的,有部分代表前景

  params.minArea = CV_BGFG_MOG_MINAREA; //最小面积,,这个参数是用来去噪的,当检测的目标矩形区域的面积小于这个minArea时,就把它当噪音去掉,这个就是去掉小目标

  OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

  OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。

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