//处理过后的背景数组里面的数据指回背景帧内存空间 backgroundFrame->imageData[liv_eachChannel] = lpv_backgroundImageData[liv_eachChannel]; //没有一个高斯分量匹配的 // 如果没有高斯分量匹配,则将权值最小的替换,即该高斯分量的均值变为当前像素值,标准差为初始较大值,权重为较小值 if (liv_match =...
python 背景建模高斯混合模型 原文:https://blog.csdn.net/zhangyonggang886/article/details/51638655 BackgroundSubtractorMOG2 是以高斯混合模型为基础的背景/前景分割算法。它是以 2004 年和 2006 年 Z.Zivkovic 的两篇文章为基础的。这个算法的一个特点是它为每一个像素选择一个合适数目的高斯分布。(上一个...
第一步:使用cv2.VideoCapture() 构造读取模型 第二步:使用cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) # 构造形态学使用的kernel,即np.ones((3, 3), np.uint8) 第三步:构造cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() 实例化混合高斯模型 第四步:cap.read()从视频中读取文件,并使用model.apply(frame...
第一步:使用cv2.VideoCapture() 构造读取模型 第二步:使用cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) # 构造形态学使用的kernel,即np.ones((3, 3), np.uint8) 第三步:构造cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() 实例化混合高斯模型 第四步:cap.read()从视频中读取文件,并使用model.apply(frame...