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background modeling：MOG2
简介： MOG2背景建模方法发表于2004年，由Zoran Zivkovic提出，MOG2的改进过程大致是，单高斯背景建模，混合高斯背景建模，MOG到MOG2。 MOG/MOG2： MOG就是在GMM基础上改进的，MOG一般固定每个像素点4个高斯模型，MOG2与MOG的区别在于，后者会自适用的确定不同场景，高斯分量的个数。 细节 由于MOG2也是随机初始化参数，所以，执行背景建模时，第一帧检测出来的前景一般是整个图像，也就是图像中的每个点都被判断为前景。
1.5K20编辑于 2021-12-24 - 来自专栏DrugOne
MOG：利用能量模型生成数据集分布外的分子
作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据集分布外的分子。不同于传统的最小化能量策略，MOG通过在生成过程中引入多个量中心到朗之万动力学方程中增强能量。 在本文中，作者提出MOG（图1），利用能量模型可以明确生成已知分布外的分子。 MOG中修改的朗之万动力学方程更偏向于生成能量值高，靠近能量中心的分子，这意味着把分子推向低似然的区域，从而更大程度探索分子空间。MOG由能量网络和属性网络两个网络组成。 MOG设置多个能量中心，用不同的能量中心优化每个随机初始化的分子（图2）。 3 实验 3.1 随机生成 结论： （1）MOG与GraphEBM的模型结构相同，但朗之万动力学方程不同。 MOG方法优于GCPN方法，证明了利用已知分布知识生成分布外分子的有效性。 3.2 对接分数 结论： 与基线相比，MOG可以生成具有更高对接分数的分子，同时实现近乎完美的有效性、唯一性和新颖性。
65720编辑于 2022-11-28 - 来自专栏码出名企路
OpenCV源码系列|背景分割
"{fn file_name | | use video file as input }" "{m method | mog2 | method: background subtraction algorithm ('knn', 'mog2')}" "{h help | | show ; if (method == "knn") model = createBackgroundSubtractorKNN(); else if (method == "mog2 ); morphologyEx(bgMask_MOG2, bgMask_MOG2, MORPH_OPEN, kernel); ptrKNN->apply(frame, bgMask_KNN ", bgMask_MOG2); imshow("background_mask_by_KNN", bgMask_KNN); char c = waitKey
44820编辑于 2022-06-16 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....
highgui.hpp" using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::cuda; enum Method { MOG , MOG2, }; int main(int argc, const char** argv) { Method m = MOG; int count = cuda::getCudaEnabledDeviceCount : mog->apply(d_frame, d_fgmask, 0.01); break; case MOG2: mog2->apply(d_frame : mog->apply(d_frame, d_fgmask, 0.01); mog->getBackgroundImage(d_bgimg); break; case MOG2: mog2->apply(d_frame, d_fgmask); mog2->getBackgroundImage
4.3K21发布于 2019-10-24 - 来自专栏人工智能之视觉领域
人工智能之视觉领域 计算机视觉 第十三章 视频背景减除
人工智能之视觉领域计算机视觉第十三章视频背景减除前言：视频背景减除（BackgroundSubtraction）学习目标：掌握使用OpenCV的MOG2和KNN背景减除器，从视频中自动分离出运动前景物体 建模背景+检测变化算法会：学习前若干帧，建立“背景模型”对每一新帧，比较当前像素与背景模型若差异大→判定为前景（运动物体）动态更新背景模型（适应光照变化、树叶晃动等）3.OpenCV两大主流算法3.1MOG2 =cv2.createBackgroundSubtractorKNN(history=500,dist2Threshold=400,#距离平方阈值detectShadows=True)初学者推荐：先用MOG2 ）展开代码语言：PythonAI代码解释importcv2#1.创建MOG2背景减除器subtractor=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, =mog2.apply(frame)mask_knn=knn.apply(frame)#拼接显示combined=np.hstack((frame,cv2.cvtColor(mask_mog2,cv2.
15410编辑于 2026-02-22 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
使用 OpenCV 快速检测、跟踪移动物体
本文关键词：OpenCV、Python、背景减除器、KNN、MOG2、目标检测与追踪 想象一下，你用手机拍摄视频，按下一个按钮，相机就开始录制视频。 我将使用其中两个最著名的减除器： K-最近邻 (KNN) 高斯混合 (MOG2) 我将只解释 MOG2 如何进行背景减除，但我将使用这两种方法来检测和追踪视频。 下面是 MOG2 如何进行背景减除的： 初始化：初始化 K 个高斯分布的混合，以模拟场景的背景。每个像素的背景模型由高斯混合表示，K 是一个预定义的参数。 (detectShadows = True) # detectShadows=True : exclude shadow areas from the objects you detected # MOG2 MOG2_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(detectShadows = True) # exclude shadow areas from
1.1K10编辑于 2024-12-24 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4 | 如何让传统图像处理实现三十倍加速的顶级技能
highgui.hpp" using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::cuda; enum Method { MOG , MOG2, }; int main(int argc, const char** argv) { Method m = MOG; int count = cuda::getCudaEnabledDeviceCount : mog->apply(d_frame, d_fgmask, 0.01); break; case MOG2: mog2->apply(d_frame : mog->apply(d_frame, d_fgmask, 0.01); mog->getBackgroundImage(d_bgimg); break; case MOG2: mog2->apply(d_frame, d_fgmask); mog2->getBackgroundImage
11K30发布于 2019-10-19 - 来自专栏人工智能LeadAI
计算机视觉 | Python OpenCV 3 使用背景减除进行目标检测
MOG MOG算法，即高斯混合模型分离算法，全称Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm。 MOG2 MOG2算法，也是高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。
4.3K60发布于 2018-03-09 - 来自专栏ISP图像处理相关
机器学习—聚类降维
cout<<"read video failure"<<std::endl; return -1; } cv::BackgroundSubtractorMOG2 mog { ++frameNo; std::cout<<frameNo<<std::endl; // 运动前景检测，并更新背景 mog foreground, cv::Mat()); // 膨胀 cv::dilate(foreground, foreground, cv::Mat()); mog.getBackgroundImage
42010编辑于 2022-01-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
使用OpenCV进行检测、跟踪移动物体
本文关键词：OpenCV、Python、背景减除器、KNN、MOG2、目标检测与追踪 想象一下，你用手机拍摄视频，按下一个按钮，相机就开始录制视频。 我将使用其中两个最著名的减除器： K-最近邻 (KNN) 高斯混合 (MOG2) 我将只解释 MOG2 如何进行背景减除，但我将使用这两种方法来检测和追踪视频。 下面是 MOG2 如何进行背景减除的： 初始化：初始化 K 个高斯分布的混合，以模拟场景的背景。每个像素的背景模型由高斯混合表示，K 是一个预定义的参数。 (detectShadows = True) # detectShadows=True : exclude shadow areas from the objects you detected # MOG2 MOG2_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(detectShadows = True) # exclude shadow areas from
76910编辑于 2024-09-25 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
OpenCV视频分析背景提取与前景提取
detectShadows是否检测阴影 演示代码 import cv2 as cv capture = cv.VideoCapture("D:/images/video/video_004.avi") mog cv.MORPH_RECT, (3, 3)) while True: ret, image = capture.read() if ret is True: fgmask = mog.apply 255, cv.THRESH_BINARY) binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, se) bgimage = mog.getBackgroundImage
1.9K10编辑于 2021-12-13 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV视频分析背景提取与前景提取
detectShadows是否检测阴影 演示代码 import cv2 as cv capture = cv.VideoCapture("D:/images/video/video_004.avi") mog cv.MORPH_RECT, (3, 3)) while True: ret, image = capture.read() if ret is True: fgmask = mog.apply 255, cv.THRESH_BINARY) binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, se) bgimage = mog.getBackgroundImage
5.4K45发布于 2019-05-22 - 来自专栏微卡智享
Android NDK OpenCV背景消除建模（新Demo附源码）
头文件中我们建了三个方法，分别是基于图像分割的高斯混合消除MOG和基于机器学习的KNN，不过这两个都没用到，主要是看红框内第三个，把这两个都做了一遍后一起输出。 源文件中首先定义了一个开操作，用于我们消除建模后去一下燥，然后分别定义了MOG和KNN两个对应的Mat bsmMat方法实现 ? 方法中把传入的源图像src首先进行MOG的背景消除，加入到返回的Mat列表中，再进行KNN的背景消除加入到返回的Mat列表中，代码比较简单的。
90820发布于 2019-09-03 - 来自专栏全栈程序员必看
混合高斯背景建模原理_高斯图模型
= CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD; params.weight_init = CV_BGFG_MOG_WEIGHT_INIT; params.variance_init = CV_BGFG_MOG_SIGMA_INIT*CV_BGFG_MOG_SIGMA_INIT; //方差 params.minArea = CV_BGFG_MOG_MINAREA; params.n_gauss = CV_BGFG_MOG_NGAUSSIANS; //高斯分布函数的个数 } else { params = *parameters; //用户自定义参数 } if( ! cvAlloc( sizeof(*bg_model) )); memset( bg_model, 0, sizeof(*bg_model) ); bg_model->type = CV_BG_MODEL_MOG ; //CV_BG_MODEL_MOG为高斯背景模型 bg_model->release = (CvReleaseBGStatModel)icvReleaseGaussianBGModel; bg_model
96510编辑于 2022-11-16 - 来自专栏我爱计算机视觉
OpenCV多目标跟踪与视频分析
目标为车和人） 视频内容 运动检测与跟踪 视频内容 多目标跟踪与遗留物检测 视频内容 该库包含的内容有： 1.背景减: 内置来自OpenCV的 Vibe, SuBSENSE， LOBSTER，MOG2 算法 ; 来自opencv_contrib的MOG, GMG 和 CNT算法; 2.前景分割: contours; 3.匹配算法: 基于加权二分图的算法或者匈牙利算法; 4.跟踪算法: 卡尔曼滤波跟踪目标中心或者目标的坐标与尺度
2.9K10发布于 2019-12-30 - 来自专栏微卡智享
C++ OpenCV视频操作之图像输出文字
在这个例子中，因为我们有两个建模的类型，分别是MOG2和KNN，所以我们也分别做了两个不同的输出文字，一个是随我们手势实时显示，一个是固定显示位置。 cv::Rect rect=cv::boundingRect(contours[i]); //在矩形的左上角点输出文字 cv::putText(bsmMOG2, "MOG2 rect.y), CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, cv::Scalar(255, 255, 255)); } } cv::imshow("MOG2
4.5K20发布于 2019-07-25 - 来自专栏GiantPandaCV
ICLR 2020 Mogrifier LSTM 解析
github.com/RMichaelSwan/MogrifierLSTM class MogLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_sz, hidden_sz, mog_iteration __init__() self.input_size = input_sz self.hidden_size = hidden_sz self.mog_iterations = mog_iteration # 这里hiddensz乘4，是将四个门的张量运算都合并到一个矩阵当中，后续再通过张量分块给每个门 self.Wih = Parameter mogrify :param xt: :param ht: :return: """ for i in range(1, self.mog_iterations
2.3K30发布于 2020-07-24 - 来自专栏小黑鸭的学习记录
OpenCV学习+常用函数记录④：形态学、模板匹配和运动检测
/img/vtest.avi") flag = capture.isOpened() print(flag) flag, frame = capture.read() # 初始化BS模型 mog2 flag, frame = capture.read() if not flag: break cv.imshow("frame", frame) Mask = mog2 rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]), (255, 0, 0), 2) cv.imshow("frame", frame) cv.imshow("mog2
1.2K40发布于 2020-11-24 - 来自专栏单细胞天地
T cell infiltration in old neurogenic niches
1 髓鞘少突胶质细胞糖蛋白 MOG 髓鞘少突胶质细胞糖蛋白（MOG）是一种存在于中枢神经系统髓鞘最外层含量极微的髓鞘蛋白成分，是免疫球蛋白 IgG1 的一种亚型，有效的调节补体依赖性细胞毒性反应。 把 MOG 抗体用在动物体外或体内研究中提示存在补体介导的脱髓鞘，将 MOG 抗体注射到小鼠的大脑内导致髓鞘和轴索损害，改变轴索蛋白的表达，这些改变是非补体依赖性的并在 2 周内是可逆的，无炎性细胞浸润 作者又将髓鞘少突胶质细胞糖蛋白（MOG）注射到年轻小鼠脑中，结果发现BST2+NSCs细胞数增多。 但是这里需要注意的是目前大家对与MOG这个蛋白分子的功能还不是很了解，但是在许多神经系统疾病中可以检测到MOG的存在。所以作者在这里也没有下很明确的结论。 只是说T细胞会损害NSCs的增殖能力，而没用说是因为MOG这个蛋白抗原引起了T细胞的大量增殖。 ?
69630发布于 2020-03-30 - 来自专栏人工智能小白
AidLux智慧社区AI实战训练
首先是无参数概率密度估计，是指在不方便建立样本分布模型的情况下，与之相反的就是有参数概率密度估计；而 MOG2就是明确的建立了混合高斯模型，然后根据一定的优化目标求取模型参数，估计其概率密度分布。 1） 高斯混合建模MOG2实现 图片 2） Sort追踪算法参数调整实现 图片 3） 演示视频1 B站： https://www.bilibili.com/video/BV1Aj411u73Z/
76100编辑于 2023-03-05
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