在运动目标检测中,常常会出现由于光线被遮挡,或场景其他物体的遮挡,在目标附近或场景里出现阴影,阴影的出现对后期目标的正确分割与处理带了很大的不便.如今,国内外已有不少文献来研究这个问题,并且提出了各种各样的阴影去除算法.本文就其中的一种算法提出了一个通用的实现算法,该算法考虑了背景与前景颜色相近的情况,希望能给大家一些帮助:(介绍下算法的思路:算法首先对RGB颜色空间的值进行归一化处理,即:r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B), I=(R+G+B)/3.然后利用背景和当前帧r,g的插值

直接上干货哈,其他子算法,后续补上.                                                                  System.out.print(HMMHelper.fmtlog(alpha[ i ][ j ]));              }              System.out.println();          }      } 120 }

摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法.首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓.提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标.实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪 摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算

本文的主要内容来自2009 Advanced Video and Signal Based Surveillance会议的一篇论文“Real-Time Moving Object Detection for Video Surveillance”,要看原文内容请参考文后给出的链接.申明二点:① 本文是根据提到的论文翻译过来的,但不完全与原文相同:②代码实现部分,在detect函数部分,逻辑有问题,没达到预期的要求,勿吐槽.废话少说,下面开始来介绍该论文. 初步查阅该文献,是由于网上的一篇博文,对

基于局部二值相似性模式(LBSP)的运动目标检测算法 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 本文根据论文:Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.该文章思想借鉴了VIBE,其实可以理解成是VIBE+LBP算子变种(LBSP)运动目标检测算法的组合.在VIBE中,算法

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

接着上篇文章,我们实现了SSR效果. 其中的在屏幕空间进行光线追踪的方法是通用的.借此我们再实现一种屏幕空间的效果,即屏幕空间阴影. 文中的图片来自Catlike coding http://catlikecoding.com/unity/tutorials/rendering/part-7/ 完成的工程: https://github.com/yangrc1234/ScreenSpaceShadow 原生阴影 首先我们要了解一下原生的阴影是怎么实现的,这里我们只讨论Directional Li

宣旭峰,王美丽,张建锋. 基于HSV彩色空间与直方图信息的植物叶脉FFCM算法提取[J/OL]. 计算机应用研究,2018,(08):1-7. (2017-07-21)[2017-10-09]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1196.TP.20170721.1354.084.html Abstract: 彩色空间转换: RGB -> HSV{*1}; 使用FFCM聚类算法{*2} 将叶片像素点聚类--分类为叶脉点和叶肉点, 并能通过聚类中心间的距离将该叶

一.运动目标检测简介   视频中的运动目标检测这一块现在的方法实在是太多了.运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测.先简单从视频中的背景类型来讨论.        静态背景下的目标检测,就是从序列图像中将实际的变化区域和背景区分开了.在背景静止的大前提下进行运动目标检测的方法有很多,这些方法比较侧重于背景扰动小噪声的消除,如:1.背景差分法2.帧间差分法3.光流法4.混合高斯模型(GMM)5.码本(codebook)还有这些方法的变种,例如三帧

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

目标跟踪的kalman滤波器介绍 Kalman滤波器是通过前一状态预测当前状态,并使用当前观测状态进行校正,从而保证输出状态平稳变化,可有效抵抗观测误差.因此在运动目标跟踪中也被广泛使用.在视频处理的运动目标跟踪里,每个目标的状态可表示为(x,y,w,h),x和y表示目标位置,w和h表示目标宽高.一般地认为目标的宽高是不变的,而其运动速度是匀速,那么目标的状态向量就应该扩展为(x,y,w,h,dx,dy),其中dx和dy是目标当前时刻的速度.通过kalman滤波器来估计每个时刻目标状态的大致过程

颜色空间总结 RGB.HSV.YUV 什么是颜色 Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼.脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应.嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉.感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢?这个视频解释的很不错.我们需要先假设正常人对于同一种光产生的感觉基本是一致的,讨论才能继续下去. 人的视网膜上布满了感光细胞,当有光线传入人眼时,这些细胞就会将刺激转化为视神经的电信号,最终在大脑得到解释.视网膜上有两类感光细胞:视锥

目前很多研究表明目标检测中的分类分支和定位分支存在较大的偏差,论文从sibling head改造入手,跳出常规的优化方向,提出TSD方法解决混合任务带来的内在冲突,从主干的proposal中学习不同的task-aware proposal,同时结合PC来保证TSD的性能,在COCO上达到了51.2mAP   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Revisiting the Sibling Head in Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

//函数功能:在HSV颜色空间对图像进行肤色模型分割 //输入:src-待处理的图像,imgout-输出图像 //返回值:返回一个iplimgae指针,指向处理后的结果 IplImage* SkinSegmentHSV(IplImage* src,IplImage* imgout) { //定义一些中间指针,指向处理过程中的中间变量 IplImage* HSV = NULL; IplImage* HImg= NULL; IplImage* SImg= NULL; IplImage* VImg=

本文章由 Azure CAT 团队的 Piyush Ranjan (MSFT) 撰写. 在前一篇文章 Windows Azure 上Linux VM 中的交换空间第 1 部分中,我介绍了在默认情况下, Azure IaaS镜像库中配置的 Linux VM 为何未配置交换空间.该文还提供了在资源磁盘 (/mnt/resource) 上配置基于文件的交换空间的一系列简单步骤.但是需要注意的是,当时介绍的步骤适用于已配置且正在运行的 VM.理想情况下,人们希望在 VM 配置时自动配置交换空间,而非等到

1. 前言 上一篇文章介绍了HSV色轮,这次分享一个基于HSV色轮的调色板应用,应用地址:ColorfulBox - Microsoft Store 2. 功能 ColorfulBox是Adobe 色轮的简单模仿,只实现了最基本的功能,UI也没那么好看,也没用MVVM框架. 2.1 HSV色轮 这个应用最好玩的地方在于分布于HSV色轮上的各个点(ColorPoint)以及可以通过拖动它们改变颜色.ColorPoint的基本结构如下(不是完整代码): public class ColorPoint

最近在查询SQL时遇到SQL文件错误,可能是文件数据已损坏.解决过程分享给大家. 问题描述 消息 824,级别 24,状态 2,第 1 行SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 pageid 不正确(应为 1:19741588,但实际为 0:0).在文件 'D:\analytics.MDF' 中.偏移量为 0x000025a7728000 的位置对数据库 ID 10 中的页 (1:19741588) 执行 读取 期间,发生了该错误.SQL Server 错误日志或系统事件日志

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

MySQL 8.0 可以说是MySQL发展历史上里程碑式的一个版本,包括了多个重大更新,目前 Generally Available 版本已经已经发布,正式版本即将发布,在此将介绍8.0版本中引入的一个重要的新特性————基于 WriteSet 的并行复制方案,此方案号称是彻底解决困扰MySQL运维人员多年的复制延迟问题. 说到并行复制,这里简单的回顾一下各个版本的MySQL复制的演进,以帮助理解8.0版本中对并行复制MTS的优化. MySQL 主从复制模型 一切都要从MySQL的主从复制模型开