用最简单的差分法实现了一下前景分割.使用的mall数据集. 思路是这样的:首先设定一个队列的长度,若读取的图片张数少于队列长度则以当前读取到的图片做平均.否则则以队列中的图片做平均. 这样之后和当前图片做差分,大于差分阈值的就是前景. %init close all ; path = './mall_dataset/frames/'; numofImages = 30 ; image_cells = cell(numofImages,1) ; E = cell(numofImages,1) ;…

http://blog.csdn.net/gotomic/article/details/7898307 注意到以'.'分割时,写成'\.'.前者代表其他含义.可通过help regexp来查询. 例子:字符串分割, str = deblank(line);%去掉两端空格 index_reg=regexp(str, '\s+', 'split'); %多个空格隔开…

function Touying(g) f=rgb2gray(g); % [m n]=size(f); [row col]=size(f); % T=graythresh(f) % T=T*255 % for i=1:row % for j=1:col % if(f(i,j)>T) % f(i,j)=255; % else f(i,j)=0; % end % end % end f=im2bw(f,0.85); figure,imshow(f); a=zeros(row,1); b=zeros(…

data = '1.21, 1.985, 1.955, 2.015, 1.885'; C = strsplit(data,', ') C = '1.21' '1.985' '1.955' '2.015' '1.885'C{1} = 1.21…

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频…

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种…

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准…

一.VG数据集 机器学习领域的突破突然让计算机获得了以未曾有的高精度识别图像中物体的能力--几乎达到了让人惊恐的程度.现在的问题是机器是否还能更上层楼,学会理解这些图片中所发生的事件. Visual Genome的新图像数据库有望推动计算机向这一目标挺进,并帮助衡量计算机在理解真实世界这一进程中的进步.教会计算机理解视觉场景是人工智能非常重要的基础.它不仅能产生更多有用的视觉算法,也能帮助训练计算机实现更高效的交流,因为语言与物质世界的表征具有非常密切的联系. Visual Genome是由专业…

图像合成 实现思路 通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割 BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法, 混合高斯模型 分布概率是K个高斯分布的和,每个高斯分布有属于自己的 \(\mu\) 和 \(\sigma\) 参数,以及对应的权重参数,权重值必须为正数,所有权重的和必须等于1,以确保公…