背景建模技术(二):BgsLibrary的框架.背景建模的37种算法性能分析.背景建模技术的挑战 1.基于MFC的BgsLibrary软件下载 下载地址:http://download.csdn.net/detail/frd2009041510/8691475 该软件平台中包含了37种背景建模算法,可以显示输入视频/图像.基于背景建模得到的前景和背景建模得到的背景图像,还可以显示出每种算法的计算复杂度等等.并且,测试的可以是视频.图片序列以及摄像头输入视频.其界面如下图所示: 2.BgsLibr…
背景减法库(BGS Library = background subtraction library)包含了37种背景建模算法,也是目前国际上关于背景建模技术研究最全也最权威的资料.本文将更加详细的介绍背景减法库(BGS Library)的基本框架与入口函数main()的功能. BGS库的整体框架在背景建模技术(二)中已经全部给出,此处从函数的角度再次给出BGS库的基本框架,有利于代码的修改与维护. 如下图所示是基于C++的BGS库的函数流程图: 接下来将会对每个函数进行更加详细的分析. 首先,…
视频分析模块主要包含两个函数,一个是VideoAnalysis::setup(....),其主要功能就是确定测试的视频是视频文件或摄像头输入亦或是采用命令行参数:第二个函数是VideoAnalysis::start(),其主要功能初始化视频处理.设置视频获取方式以及开始视频捕获功能等. 1.VideoAnalysis::setup(....) 该函数的代码如下: bool VideoAnalysis::setup(int argc, const char **argv) { bool flag …
前面几篇文章简单介绍了BgsLibrary的入口函数.视频分析和视频捕获模块,本文将简单介绍帧处理模块,即对每一帧进行处理的函数,也就是真正调用背景建模算法的接口处. 下面贴出源码供大家分析: #include "FrameProcessor.h" #include <iomanip> namespace bgslibrary { FrameProcessor::FrameProcessor() : firstTime(true), frameNumber(0), dura…
预处理(PreProcessor)模块是BgsLibrary中一个必选的模块,是真正进入背景建模算法的“预处理”过程,其主要功能包括‘去模糊’.‘获得灰度图’.'应用Canny算子‘等可选模块. 下面给出源码: #include "PreProcessor.h" namespace bgslibrary { PreProcessor::PreProcessor() : firstTime(true), equalizeHist(false), gaussianBlur(false) {…
一.Vibe 算法的优点 Vibe背景建模为运动目标检测研究邻域开拓了新思路,是一种新颖.快速及有效的运动目标检测算法.其优点有以下两点: 1.思想简单,易于实现.Vibe通常随机选取邻域20个样本为每个像素点建立一个基于样本的背景模型,具有初始化速度快.内存消耗少和占用资源少等优点,随后,利用一个二次抽样因子φ,使有限的样本基数能近似表示无限的时间窗口,即在较少样本前提下,保证算法的准确性,最后,并采用一种领域传播机制保证算法的空间一致性. 2.运算效率高.有两方面的原因:一是Vibe背景模型…
本次对“视频捕获(VideoCapture)模块”做出分析,给出源代码和对应的程序流程框架. 视频捕获模块的主要功能是设置视频或相机参数,并读取设置配置参数,最后进入帧处理模块的process进程,该模块的源码如下,请重点关注start()函数: #include "VideoCapture.h" namespace bgslibrary { namespace VC_ROI { IplImage* img_input1 = 0; IplImage* img_input2 = 0; i…
一.基本信息 标题:浅析软件工程中的UML建模技术 时间:2018 出版源:电子世界 领域分类:软件工程:UML建模技术:需求分析 二.研究背景 问题定义:软件工程中UML建模技术的研究 难点:明确软件系统的架构与体系,多种图例的分析,各个图例的功能性.掌握软件工程中UML的建模技术应用流程. 相关工作:通过视图的应用进行软件开发,对常用的四种图进行分析,进行需求分析环节.设计环节.实现环节.测试与匹配环节. 三.创新方法 1.用UML技术提供的图,从而实现软件开发的可视化以及模型化,以此获取软…
一.相关博客 背景建模相关资料收集,各个链接都已给出. 资料,不可能非常完整,以后不定期更新. -----------------切割线----------------- 这个哥们总结的非常好啊,看完了基本就有一个比較"全面"的认知可.能够侃晕一些外行了,哈哈哈... 千里8848: 背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance 背景建模(二)--以像素值为特征的方法(1)…
UML(统一建模语言)是当前软件开发中使用最为广泛的建模技术之一,通过使用UML可以构造软件系统的需求模型(用例模型).静态模型.动态模型和架构模型 UML类图 1.UML类图图示 在UML中,类使用包含类名.属性和操作且带有分隔线的长方形来表示,如定义一个Employee类,它包含属性name.age和email,作modifyInfo(),在UML类图中该类如图1所示: 对应的java代码为: public class Employee { private String name; priv…
部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方…
NVIDIA DeepStream 5.0构建智能视频分析应用程序 无论是要平衡产品分配和优化流量的仓库,工厂流水线检查还是医院管理,要确保员工和护理人员在照顾病人的同时使用个人保护设备(PPE),就可以实现高级智能视频分析(IVA)有用. 在基础层,全球在城市,体育馆,工厂和医院中部署了数十亿个摄像头和IoT传感器,每天生成数PB的数据.随着数据的爆炸式增长,必须使用AI来简化和执行有效的IVA. 许多公司和开发人员都在努力构建可管理的IVA管道,因为这些工作需要AI专业知识,高效的硬件,可靠…
本文转载自:http://coolshell.cn/articles/7270.html ================================================ 全文译自墙外文章"NoSQL Data Modeling Techniques",译得不好,还请见谅.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL…
SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件,其前身为SPSS Clementine.SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型,以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯,深受用户的喜爱和好评,成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择. 本课程以SPSS Modeler为应用软件,以数据挖掘项目生命周期为线索,以实际数据挖掘项目为例,讲解了从项目商业理解开始,到最后应用Modeler软件实现的挖掘过程. 作为数据挖掘项目的重要干系人,数据挖掘专家需要对数据挖掘项目的生命周期.整体管理…
原文来自“NoSQL Data Modeling Techniques”,由酷壳网陈皓编译<NoSQL数据建模技术>.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache. 下面是正文: NoSQL数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方.这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的…
申明,本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9931575 Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检測算法,从思路和框架上看,该算法是结合了SACON和VIBE两个算法的优势,并进行了一些细微的改进而成的,算法在检測性能上优于SACON和VIBE.可能有些朋友对SACON和VIBE不熟,以下首先分别简介下SACON和VIBE算法. (1)SACON算法        SACON算法通过保…
本文是根据M. Hofmann等人在2012年的IEEE Workshop on Change Detection上发表的"Background Segmentation with Feedback: The Pixel-Based Adaptive Segmenter",并结合自己的理解而成的,论文转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kezunhai.         Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检测算法,从思路和框架…
目标 背景分离(BS)是一种通过使用静态相机来生成前景掩码(即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像)的常用技术. 顾名思义,BS计算前景掩码,在当前帧与背景模型之间执行减法运算,其中包含场景的静态部分,或者更一般而言,考虑到所观察场景的特征,可以将其视为背景的所有内容. 背景建模包括两个主要步骤: 背景初始化: 背景更新. 第一步,计算背景的初始模型,而在第二步中,更新模型以适应场景中可能的变化. 在本教程中,我们将学习如何使用OpenCV中的BS. 目标 在本教程中,您将学习如何: 使用c…
1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images…
JavaScript框架设计(四) 字符串选择器(选择器模块结束) 经过前面JavaScript框架设计(三) push兼容性和选择器上下文的铺垫,实现了在某一元素下寻找,现在终于进入了字符串选择器 首先,我们解决组合选择器,因为在一个选择器字符串中,它的优先级是最低的. 组合选择器 由于组合选择器是一个包含逗号的字符串,我们可以将其用逗号分隔开 下面看代码 01.html var HPawn = function (selector) { var res = []; var list = se…
PbModel是基于概率模型的背景差分算法,其基本思想是像素点会因光照变化.运动物体经过产生多种颜色值,但是一段时间内,像素点处于静止状态的时间会比处于运动状态的时间长.因而一段时间内,像素点某个颜色值出现的概率会高于其他颜色值,高概率的颜色值即为该像素点的背景值. 创新点 1.关注基于概率的背景模型的内存占用率和计算复杂度 基于概率的背景模型是常用的背景建模方法,但是现有一些算法,其内存占用率高,计算复杂度大. 该算法利用聚类减少内存占用率,将像素点可能出现的颜色值,按距离聚类,以聚类中心代替…
ViBe是一种像素级的背景建模.前景检测算法,该算法主要不同之处是背景模型的更新策略,随机选择需要替换的像素的样本,随机选择邻域像素进行更新.在无法确定像素变化的模型时,随机的更新策略,在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性. 背景模型的初始化 初始化是建立背景模型的过程,一般的检测算法需要一定长度的视频序列学习完成,影响了检测的实时性,而且当视频画面突然变化时,重新学习背景模型需要较长时间. ViBe算法主要是利用单帧视频序列初始化背景模型,对于一个像素点,结合相邻像素点拥有相近像素值的空间分…
Webcast / 技术小视频制作方法——自己动手录制video轻松搞定 http://blog.sina.com.cn/s/blog_67d387490100wdnh.html 最近申请加入MSP的童鞋应该发现了一个新的要求——制作简短的视频!视频的内容要求是与微软技术相关~我们希望通过使用这种方法,简化申请流程,加强对创意.微软相关技术的考察~关于MSP项目以及申请流程的细则近期也会出台,请童鞋们耐心等待~ 首先呢,就跟广大的童鞋们介绍一款简单使用的录屏软件~而通过简单的安装,便可以轻松.便…
1,CodeBook算法流程介绍 CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型.这种模型能很好地处理时间起伏,缺点是需要消耗大量的内存.CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成. CB和CW的形式如下: CB={CW1,CW2,…CWn,t} CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale} 其中n为一个CB中所包含的CW的数目,当n太小时,退化为简单背景,当…
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是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者…
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是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者…
在nginx启动过程中,模块的初始化是整个启动过程中的重要部分,而且了解了模块初始化的过程对应后面具体分析各个模块会有事半功倍的效果.在我看来,分析源码来了解模块的初始化是最直接不过的了,所以下面主要通过结合源码来分析模块的初始化过程. 稍微了解nginx的人都知道nginx是高度模块化的,各个功能都封装在模块中,而各个模块的初始化则是根据配置文件来进行的,下面我们会看到nginx边解析配置文件中的指令,边初始化指令所属的模块,指令其实就是指示怎样初始化模块的. 模块初始化框架 模块的初始化主要…
网盘地址:http://yun.baidu.com/pcloud/album/info?query_uk=1963923831&album_id=3523786484935252365 本人讲课时录制的视频,采用webex录制,视频文件内容相对较小30-50兆左右,1个视频文件平均大概有1个小时左右的时间,每个例子基本上从建立项目开始边做边讲. 由于讲课范围是Android应用开发技术,视频没涉及搭建环境,基础控件的使用等基础内容. 主要内容包括: 后台服务. 服务的绑定.服务和线程.远程服务和…
SOBS(self-Organizing through artificial neural networks)是一种基于自组织神经网络的背景差分算法,主要是借鉴神经网络的特性,一个网络输入节点,对应多个中间节点,将背景模型中的一个像素映射到模型的多个位置,并采用了像素邻域空间相关的更新方式,使邻域的信息进一步融入模型中,使得算法具有邻域空间相关性. 算法伪代码 背景模型建立 选择背景模型的映射大小,一般选取n = 3,即一个像素点对应于模型中的3*3块,背景模型相比于原始图像扩大了9倍. 选择…
这是我做的又一个利用Autodesk ReCap 360 照片建模技术做的一个例子.你可以下载模型自己把玩,或者下载原始照片自己试一试. 拍摄工具: 小米手机 照片数量:约120张 后期处理工具: project memento   模型下载: OBJ 下载 STL 下载 如果你能打印出来,别忘了拍个照片给我啊. 原始照片下载  …