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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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computer-vision - 面对噪音的背景减法技巧

背景减法是计算机视觉中的一个重要原语。我正在研究已经开发的不同方法,并且我已经开始考虑如何在面对随机、椒盐噪声时执行背景减法。

在 Microsoft Kinect 等系统中,红外摄像头会非常一致地发出随机噪声。如果您尝试从深度视图中减去背景,如何在可靠地减去背景的同时避免这种随机噪声的问题?

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image-processing - 分组多个边界框

我正在使用背景减法来检测屏幕上的运动,然后我使用 cvFindContours 来检测轮廓,当我使用 cvBoundingRect 我得到很多小矩形这是由于背景减法不返回平滑连接的二进制图像 diff 图像中有孔导致很多小矩形。我的问题是如何将这些小矩形组合成围绕整个运动的更大矩形。

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c - 图像处理..背景减法

我有一系列从相机拍摄的图像。图像由手和环境组成。我需要移除除手以外的所有东西。

我是图像处理的新手。关于上述问题,有人可以帮助我吗?我很喜欢使用 C 和 Matlab。

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image-processing - 在我的代码中,我在哪里违反了 Mat 等效规则?

我正在尝试使用 cv 命名空间(Qt4.7)在 openCV 2.2 中实现背景减法。我有以下代码可以很好地编译,但是在运行程序时会中断,因为一个垫子不等于另一个垫子,但我找不到它在哪里,我目前正在通过 API 参考来尝试找到它。

感谢您的帮助。

编辑:

浏览完代码后,我发现这absdiff(avg, gscaleImage, fgImage);是程序崩溃的地方。我认为它可能会在第二个参数上崩溃,但不确定。

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image-processing - 短视频的背景减法

我正在阅读这篇论文:Chris Stauffer、W. Eric L. Grimson 的 Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking (1999)

他们的方法适用于长视频,当高斯混合模型稳定一段时间后,人们可以开始制作斑点。

但这不适用于短视频,例如http://cvrc.ece.utexas.edu/SDHA2010/videos/human_interaction.zip 从第一帧本身来看,某些部分实际上是前景的一部分。

谁能指出我处理过这个问题的一些论文?

谢谢,考希克

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image-processing - 背景减法的中值方差

我在实施移动观察者的统计背景减法论文时遇到了一些问题。

问题一

在第 4.1 节中,它谈到了“......中值方差是根据第一个组件计算整个图像的......”

我很困惑作者的实际意思。

根据Stauffer & Grimson的论文 Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking (1999),对于每个背景模型,都会初始化一个方差(比如值为 36),然后针对每个像素进行更新。是否应该取第一个模型在该帧所有像素上的方差的中值?

我们根据属于第一个模型的那些强度值的历史计算每个像素的方差,然后取所有这些方差的中间值

问题 2

我在理解第 4.1 节中的方程 (12) 时遇到困难

a) 'i' 是从1toH+1吗?如果是,第 (H+1) 个模型如何适合方程?

i) 就在等式 (13) 之后P(A_1 | B_(H+1),M)定义。不应该rho_(H+1) = min(1, N_tot/N_max)代替 max 可以使P(A_1 | B_(H+1),M) (-)ve 吗?

ii) 对于第 (H+1) 个模型,我们应该有P(A_1 | B_(H+1),M) * P(B_(H+1) | N) to P(A_1 | Z,M)等式 (12) 吗?

b) 当 H=1 时,dosP(A1|Z,M)变为 1?

我的实现这里

请在我的网页中提到的MATLAB文件中查看我的试用版。

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opencv - 带跟踪的 Opencv 运动检测

我需要在网络摄像头的视频帧中进行强大的运动检测和跟踪。背景总是一样的。目的是识别物体的位置,如果可能的话没有阴影,但不那么迫切需要去除阴影。我已经尝试过opencv算法进行背景减法和阈值处理,但这仅取决于一张图像作为背景,如果背景在亮度(或相机自动对焦)方面发生了一点变化,我需要该算法强大亮度或一些阴影的变化很小。

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c++ - 背景减法——opencv 最新版本中的 Stauffer & Grimson 算法

在 opencv 1.0 版中有该算法的实现,函数是 cvCreateFGDStatModel 来创建背景模型。但我在最新版本中找不到它。有谁知道它是否被删除或重命名?如果您知道该算法的其他开源代码,请告诉我。

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image-processing - 从头顶摄像头检测顶部头部

我在天花板上安装了一个摄像头,捕捉排队的人。我需要计算人数。目前我用背景减法和霍夫变换来做到这一点。该检测器适用于对比头,但如果头发颜色接近布料颜色,则性能较差。任何建议将不胜感激。此处的示例图片http://old.nabble.com/file/p32380283/1.png

在此处输入图像描述

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c++ - OpenCV手部识别?

在花了一段时间之后,我终于设法通过阈值检测到手。唯一的问题是背景中只剩下很少的像素,这将搞砸下一步。关于如何摆脱少数背景像素的任何建议?因为我不想仅仅为了几个像素就完成整个背景减法。背景减法不是程序的选项,所以请不要建议它

谢谢