background-subtraction

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OpenCV：有效的方法來自動設置NoiseSigma在BackgroundSubtractorMOG

我試圖製作一個程序，檢測閉路電視鏡頭中的人，我已經取得了很多進展。不幸的是，視頻中的噪聲量在不同的攝像機和一天中的時間之間差異很大，因此每個樣本視頻都是如此。這意味着NoiseSigma需要1-25。我已經使用了fastNlMeansDenoisingColored函數，這有所幫助，但NoiseSigma仍然是一個問題。可能會有效地循環播放視頻一次，並以某種方式瞭解視頻有多嘈雜，併爲噪聲與No

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opencv的蟒蛇背景減法和運動跟蹤

我在谷歌閱讀OpenCV中，發現下面的示例代碼在網上玩： import cv2 def diffImg(t0, t1, t2): d1 = cv2.absdiff(t2, t1) d2 = cv2.absdiff(t1, t0) return cv2.bitwise_and(d1, d2) cam = cv2.VideoCapture('vid1.mp4')

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如何導出處理中的前景像素的視頻

我正在做一個關於人物提取和背景扣除的項目。我將輸出前景人物的視頻。從丹尼爾Shiffman學習，現在我可以得到前景的像素，但我不知道如何將這些像素導出爲視頻。或者我不需要立即導出它，但我需要對這些像素做進一步的處理，作爲視頻格式。有沒有人可以幫助我？提前致謝。對不起，如果有任何錯誤，我的英文。下面是代碼： import processing.video.*; Capture video;

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OpenCV：'模塊'對象沒有任何屬性'BackgroundSubtractorMOG'

我試圖使用默認功能來做背景減法的視頻文件。我正在使用Python 2.7和OpenCV。我使用「BackgroundSubtractorMOG」模塊時收到此錯誤： 'module' object has no attribute 'BackgroundSubtractorMOG' 現在，如果我嘗試使用createBackgroundSubtractorMOG（）模塊，我收到了同樣的錯誤。

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使用移動攝像頭的物體檢測

我知道，使用移動物體和固定攝像頭，通過減去以前和當前攝像頭幀可以輕鬆檢測物體。當相機在場景中自由移動時，也可以檢測移動物體。但是有可能用相機在物體周圍旋轉來檢測靜止物體嗎？相機的移動是預定義的，並且相機僅限於物體周圍的指定路徑。

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背景減法器，用於OpenCV的= 3.1.0

//cv::BackgroundSubtractorMOG2 bg = cv::BackgroundSubtractorMOG2(); cv::Ptr<BackgroundSubtractorMOG2>createBackgroundSubtractorMOG2(); bg.set("history", 1000); bg.set("nmixtures", 3); bg.set("back

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背景減法與反射材料

我使用背景減法來檢測移動物體。由於他們在我的實驗中的類型是反射性物質對象，所以造成檢測困難。我怎麼解決它？謝謝！編輯：我使用背景減法MOG2（在OpenCV中）。 OpenCV的版本是3.10 編輯1：在更新時應用到HSV色彩空間的結果第1步：轉換爲HSV顏色空間第2步：應用MoG2

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opencv的MOG2背景從其減去resut有許多噪音

我想利用這個代碼 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(detectShadows=True) cap = cv2.VideoCapture('drunker-1.mp4') while True: grabed, img = cap.read() if not grabed: break ori = i

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錯誤的背景扣除

我試圖用兩幅圖像減去圖像的背景。圖片A是背景和圖像B是背景中的東西的圖像。我正在規範圖像，但我沒有得到預期的結果。下面的代碼： a = rgb2gray(im); b = rgb2gray(im2); resA = ((a - min(a(:)))./(max(a(:))-min(a(:)))); resB = ((b - min(b(:)))./(max(b(:))-min(b(:)

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使用Opencv Python跟蹤多個對象

我正在嘗試構建一個Python程序來計算在兩個方向上過馬路的人數。該視頻文件是類似的this 現在爲檢測階段我使用BackgroundSubtractorMOG（）來檢測人民，現在的問題是我想分別識別每個對象，並跟蹤他們在每個連續幀的運動。我正在考慮爲此目的使用MeanShift，現在的問題是我沒有得到如何轉移到對象的跟蹤階段，或初始化跟蹤窗口。在我的情況下，我最終在每個框架中檢測到單獨的對象。