http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3530862.html…

Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检测算法,是基于像素的无参数模型,该算法结合了SACON和VIBE两个算法的优势,并在这两个算法的基础上改进而来,SACON和VIBE算法的介绍,请参考: [背景建模]SACON http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3530862.html [背景建模]VIBE http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3527891.html 创新点: 1).引入控制论的思想,使前景判断阈…

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…

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…

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…

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…

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…

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)…

1,CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法.该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有运动前景的部分,要求光线保持不变. 如果我们考虑到时间起伏序列建模,比如利用60帧图像建模,对于每一个像素点会产生60个像素值,分别给他们加上60个相关的权值,或者进一步统计不同像素值出现的频次或者距离,…

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…

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃     很久以前的笔记了,分享给大家吧...OpenCV4Android中用于背景建模的类主要有:BackgroundSubtractor.BackgroundSubtractorMOG.BackgroundSubtractorMOG2.BackgroundSubtractorKNN,主要对使用方法做个总结.        借用OpenCV提供的API,Android编程可以实现比较丰富的视…

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) {…

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…

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,…

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…

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…

一.Harris角点 如上图所示,红色框AB都是平面,蓝色框CD都是边缘,而绿色框EF就是角点. 平面:框往X或Y抽移动,变化都很小. 边缘:框沿X或Y轴移动,其中一个变化很小,而另外一个变化比较大. 角点:框沿X或Y轴移动,两个变化都比较大. 见<图像基础>笔记第7页 二.背景建模 使用帧差法: 即用后一帧图像减去前一帧图像,得到运动的物体,但是会出现空洞(前景物体的一个面灰度变化不大,减完得到接近0的数). 使用GMM方法: # -*- coding:utf-8 -*- __author_…

SACON(SAmple CONsensus)算法是基于样本一致性的运动目标检测算法.该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景. 算法框架图 由上图可知,该算法主要分为四个主要部分,分别是邻域差分.SACON算法核心处理.空洞填充后处理.TOM(Time Out Map),其中TOM(Time Out Map)主要用于背景模型更新,其他部分属于前景目标检测. 背景模型建立 SACON算法建立背景模型的方法是直接取视频序列的前N帧作为背景模型. 对于每个像素而言,其背景模型可以表…

#include <iostream> #include <string> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { std::string videoFile = "../test.avi"; cv::VideoCapture capture; capture.open(videoFile); if (!capture.isOpened()) { std::cou…

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合…

1.saturate_cast<uchar>来说,就是把数据转换成8bit的0~255区间,负值变成0,大于255的变成255.如果是浮点型的数据,变成round最近的整数 2.cv::Mat::ptr<float>(y)[x];cv::Mat::ptr<float>(y)是获得了对应行的指针. 3.cv::Mat::zeros()进行初始化的过程是y*x*c,记住了不是x*y*c. 4.canny进行边缘检测的时候图像的类型必须是CV_8u,否则编译不通过. 5.im…

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…

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…

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…

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 转自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866319 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.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion…

运动检测(前景检测)之(一)ViBe 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,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.如果加上他们的改进版,那就是很大的一个家…

转自:http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8777283 作者:星zai 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…