怎么推广我做的网站,销售的网络建设,网站的收录,运动网页设计以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模#xff0c;涉及到KNN#xff08;K近邻算法#xff09;#xff0c;整体效果比较好#xff0c;可以用来进行运动状态分析。 原理如下#xff1a; 背景建模#xff1a;在背景分割的开始阶段#xff0c;建立背景模型。 … 以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模涉及到KNNK近邻算法整体效果比较好可以用来进行运动状态分析。 原理如下 背景建模在背景分割的开始阶段建立背景模型。 前景检测对于每个新的视频帧中的像素KNN背景分割器会将其与背景模型进行比较。通过计算像素与背景模型中最近的K个像素的距离一般使用欧氏距离或其他距离度量来对该像素进行分类。如果该像素与背景模型中的K个最近像素差异较大则被标记为前景像素。 更新背景模型对于被分类为背景的像素它们有可能属于静态背景因此会被用于更新背景模型。这种动态的背景建模可以适应背景中的变化比如光照变化或背景目标的移动。 学习率Learning RateKNN背景分割器中的学习率参数用于控制背景模型的更新速度。较高的学习率会导致背景模型更快地适应新的像素但可能会增加背景模型的噪声。较低的学习率会导致背景模型更新缓慢但可能更稳定。
#includeopencv2/opencv.hppusing namespace std;
using namespace cv;int main()
{VideoCapture video VideoCapture(vtest.avi);Mat frame, bgMask_KNN, background;PtrBackgroundSubtractor ptrKNN createBackgroundSubtractorKNN();while (video.read(frame)){imshow(test, frame);ptrKNN-apply(frame, bgMask_KNN);imshow(background_mask_by_KNN, bgMask_KNN);char c waitKey(30);if (c 27)break;}video.release();cv::destroyWindow(video);return 0;
}
