int main(int argc, char** argv)
{
//std::string videoFile = "E:\\C_VC_code\\Text_Photo\\dingdang.avi"; //cv::VideoCapture capture;
//capture.open(videoFile);
//VideoCapture capture("E:\\C_VC_code\\Text_Photo\\大屏互动+行人检测_标清.flv");
VideoCapture capture();
if (!capture.isOpened())
{
std::cout<<"read video failure"<<std::endl;
return -;
} cv::BackgroundSubtractorMOG2 mog; cv::Mat foreground;
cv::Mat background; cv::Mat frame;
Mat frame1;
long frameNo = ;
double scalar = 0.3; while ()
{ capture>>frame1;
resize(frame1,frame,Size(frame1.cols*scalar,frame1.rows*scalar),,,); // 运动前景检测,并更新背景
mog(frame, foreground, 0.2); // 腐蚀
cv::erode(foreground, foreground, cv::Mat()); // 膨胀
cv::dilate(foreground, foreground, cv::Mat()); mog.getBackgroundImage(background); // 返回当前背景图像 threshold(foreground,foreground,,,CV_THRESH_BINARY_INV);
cv::imshow("foreground", foreground);
cv::imshow("background", background); if (cv::waitKey() > )
{
break;
}
} return ;
}

opencv-3.0.0版本的变化:

int main(int argc, char *argv[]) {
cv::Mat frame;
cv::Mat back;
cv::Mat fore;
cv::VideoCapture cap();
cv::Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> bg = createBackgroundSubtractorMOG2(); bg->setNMixtures();
//bg.bShadowDetection = false;
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours; cv::namedWindow("Frame");
cv::namedWindow("Background"); for (;;) {
cap >> frame;
//bg.operator()(frame, fore);
bg->apply(frame, fore,0.01);
bg->getBackgroundImage(back);
cv::erode(fore, fore, cv::Mat());
cv::dilate(fore, fore, cv::Mat());
cv::findContours(fore, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);
cv::drawContours(frame, contours, -, cv::Scalar(, , ), );
threshold(fore, fore, , , CV_THRESH_BINARY_INV);
cv::imshow("Foreground", fore);
cv::imshow("Frame", frame);
cv::imshow("Background", back);
if (cv::waitKey() >= )
break;
}
return ;
}

OpenCV高斯模型的更多相关文章

  1. Opencv混合高斯模型前景分离

    #include "stdio.h" #include "string.h" #include "iostream" #include &q ...

  2. 混合高斯模型:opencv中MOG2的代码结构梳理

    /* 头文件:OurGaussmix2.h */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <list> #include&q ...

  3. OpenCV混合高斯模型函数注释说明

    OpenCV混合高斯模型函数注释说明 一.cvaux.h #define CV_BGFG_MOG_MAX_NGAUSSIANS 500 //高斯背景检测算法的默认参数设置 #define CV_BGF ...

  4. [zz] 混合高斯模型 Gaussian Mixture Model

    聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类( ...

  5. 运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM

    运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新 ...

  6. [转]运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM

    转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622401 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的 ...

  7. PRML读书会第九章 Mixture Models and EM(Kmeans,混合高斯模型,Expectation Maximization)

    主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:10:56 今天的主要内容有k-means.混合高斯模型. EM算法.对于k-me ...

  8. [学习opencv]高斯、中值、均值、双边滤波

    http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/20/3031862.html [学习opencv]高斯.中值.均值.双边滤波 四种经典滤波算法,在ope ...

  9. 混合高斯模型(GMM)推导及实现

    作者:桂. 时间:2017-03-20  06:20:54 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦 ...

随机推荐

  1. Java多线程——线程范围内共享变量

    多个线程访问共享对象和数据的方式 1.如果每个线程执行的代码相同,可以使用同一个Runnable对象,这个Runnable对象中有那个共享数据,例如,买票系统就可以这么做. package java_ ...

  2. CodeForces 716B Complete the Word

    题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/716/B 题目大意: 给出一个字符串,判断其是否存在一个子串(满足:包含26个英文字母且不重复,字串中有‘ ...

  3. 虚拟机NUMA和内存KSM

    KSM技术可以合并相同的内存页,即使是不同的NUMA节点,如果需要关闭跨NUMA节点的内存合并,设置/sys/kernel/mm/ksm/merge_across_nodes参数为0.或者可以关闭特定 ...

  4. Swift控制器加载xib Swift Controller'view load from xib

    override func loadView() { NSBundle.mainBundle().loadNibNamed("ViewController", owner: sel ...

  5. Language Tool ,a plugin for TeXStudio

    Language Tool ,a plugin for TeXStudio TexStudio supports LanguageTool as an inline grammar checker. ...

  6. JAVA数组的典型操作

  7. PHP 函数整理 (用过的)

    1:$_SERVER['DOCUMENT_ROOT'] $_SERVER['DOCUMENT_ROOT']是PHP预定义的几个变量之一.作用是:获取当前运行脚本所在的文档根目录.该根目录是由服务器配置 ...

  8. asp.net mvc 4 高级编程学习笔记:第三章 视图(1)

    1.基础规则 视图的职责是向用户提供用户界面. 视图位于View目录下:有普通的需要控制器渲染的视图,有局部视图,有布局视图等各种视图. 2.视图渲染 控制器默认情况下渲染与控制器同名的目录内的与Ac ...

  9. 新浪微博客户端(34)-block的细节与本质

    main.m #import <Foundation/Foundation.h> void test4(); int main(int argc, const char * argv[]) ...

  10. lishell学习之路:流程控制(case)

    流程控制case语句: 介绍:多分支case条件语句 1.case语句和if..elif..else语句一样都是多分支条件语句,不过和if多分支条件语句不同的是,case语句只能判断一种条件关系,而i ...