最近一直在做前景检测方面的研究,刚开始主要是做一些工程性的应用,为了解决工程方面的问题,下了不少功夫,也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结,拖着拖着,终究却写成这篇极不成功的总结。 背景建模或前景检测的算法主要有:1. Single Gaussian (单高斯模型)Real-time trac...
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2015-05-11 12:10:17
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在使用codebook背景建模过程中,对于模型的背景更新始终一个问题。1 我们要求的目标是:
1 在人静止不动时,不能把人更新成背景(必须保证人始终是前景);
2 但是对于移动的书本等要能够被更新成背景
2 提出的解决办法:2.1 采用两个codebook背景模型,一个模型:主模型M,用来分割前景
另一个模型:重新建模模型R,满足条件后重新建模成功,R替代M
R替代M后,要将M释放掉,然后重新初...
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2015-05-07 12:30:57
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做背景建模3视点的文件效果不好,所以找了半天文件。就找到两个,贴在下面。
下载地址:
depth: http://www.tanimoto.nuee.nagoya-u.ac.jp/mpeg/depth_exhibition.htm
texture:http://www.tanimoto.nuee.nagoya-u.ac.jp/mpeg/file/akko_and_kayo_cam.h...
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2015-04-27 23:50:56
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ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/描述:ViBe...
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2015-04-17 13:08:06
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Question:
想咨询一下大家,现在完成了背景的提取和合成,关于前景问题,怎么存以及怎么传输的问题。
先给大家说一下,我暂时要做的吧,
思路
编码端
1、首先是提取三个视点各自的背景,和前景。将三个视点的背景合成大背景(中间用到分像素插值插整像素点)。
2、之后将大背...
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2015-04-12 16:16:02
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前景提取和目标检测当观察场景的是一个固定的相机,背景几乎保持不变。在这种情况下,感兴趣的元素是在场景中运动的物体。为了提取出这些前景物体,我们需要对背景建模,然后将当前帧的模型与背景模型进行比较,以检测前景物体。前景提取是智能监控应用的基础步骤。
OpenCV的video module中包含了几种较为常用的背景减除方法,其中混合高斯模型(Gaussian of Mixture Models, GM...
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2015-04-06 21:52:46
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背景
对于场景类视频,使用背景差分预测技术将当前块的预测值通过参考帧上当前块的预测块(ref),背景帧上与当前块对应的背景块(bgc),背景帧上与当前块的预测块对应的背景块(bgr)计算得出。计算方程式为,pred=clip3(0,255,ref-bgr+bgc)。
在一些预测精确的情况下,不需要进行背景差分预测,取消这些情况下的背景差分预测,可以减少cu_bdp_flag的传输代价,减小编码...
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2015-03-29 16:37:10
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1、编码器配置
BackgroundPeriod = 300 #
####场景模型更新间隔,以I、S、P帧个数为单位
BGFileInputEnable = 0 #
####以输入图象作背景
BGFileName = "background" #
####BGFileInputEnable为1时表示输入背景图象名称,否则...
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2015-03-28 17:22:09
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BG帧:用于计算一个图像与背景的差分结果的背景图像缓冲;在差分模式启用时,BG帧是S帧的参考帧.
差分预测全局运动矢量数量 global_mv_num_x
4位无符号整数。表示当前图像在差分模式下与BG帧做差分运算时用到的横轴轴方向的全局运动矢量数量。
差分预测全局运动矢量数量 global_mv_num_y
4位无符号整数。表示当前图像在差分模式下与BG帧做差分运...
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2015-03-28 15:49:23
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#include
#include
#include
int main( int argc, char** argv ){
IplImage* pFrame = NULL;
IplImage* pFrImg = NULL;
IplImage* pBkImg = NULL;
CvMat* pFrameMat = NULL;
CvMat* pFrMa...
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2015-02-11 16:39:05
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