Cv2 الحركة من المتوسط

منتجات Cellkraft8217s في مجال الأعمال التجارية الرطوبة والبخار الأهداف المختبرات والصناعة. يتم تأمين الجودة والدقة بحيث يمكن استخدام المنتجات لتجارب نوعية عالية في المختبرات وكذلك للاستخدام المستمر في التطبيقات الصناعية. وتستند منتجات الترطيب والتبخر الدقيق إلى فهم عميق للكيمياء الفيزيائية وتطبيق التكنولوجيات الجديدة. والنتيجة هي المنتجات مع الأداء الذي يفتح إمكانيات جديدة للبحث والصناعة. مرحبا بكم في معرفة المزيد عن منتجاتنا. كنت أيضا موضع ترحيب في الاتصال بنا لمناقشة الحاجة الخاصة بك لترطيب دقيق أو التبخر. إذا كنت تبحث عن سيلكرافت منطقة الأعمال خلايا الوقود، انتقل إلى: فلترة الوقود. cellkraft. seImage يمكن تجميعها في اثنين اعتمادا على الآثار: مرشحات تمريرة منخفضة (تمهيد) تمرير منخفض تصفية (ويعرف أيضا باسم تمهيد)، ويعمل لإزالة عالية المكانية تردد الضوضاء من صورة رقمية. وعادة ما تستخدم المرشحات المنخفضة تمرير المشغل نافذة تتحرك التي تؤثر على بكسل واحد من الصورة في وقت واحد، وتغيير قيمته من قبل بعض وظيفة منطقة محلية (نافذة) من بكسل. يتحرك المشغل فوق الصورة ليؤثر على جميع وحدات البكسل في الصورة. مرشحات تمريرة عالية (كشف الحافة، شحذ) يمكن استخدام مرشح تمريرة عالية لجعل الصورة تظهر أكثر وضوحا. هذه المرشحات تؤكد على التفاصيل الدقيقة في الصورة - عكس مرشح تمريرة منخفضة. عالية تمريرة الترشيح يعمل بنفس الطريقة كما تمرير منخفض تمرير أنه يستخدم فقط نواة تلافيف مختلفة. عند تصفية صورة، يتأثر كل بكسل من جيرانها، والتأثير الصافي للتصفية يتحرك المعلومات حول الصورة. في هذا الفصل، واستخدام جيدا هذه الصورة: بوجوتوبوغو البحث في الموقع: بوجوتوبوغو بحث الموقع: يعني تصفية سهلة التنفيذ. يتم استخدامه كوسيلة لتمهيد الصور، والحد من كمية الاختلاف كثافة بين بكسل واحد والقادم مما أدى إلى الحد من الضوضاء في الصور. إن فكرة الترشيح يعني ببساطة استبدال كل قيمة بكسل في صورة مع متوسط ​​قيمة (متوسط) جيرانها، بما في ذلك نفسها. هذا له تأثير القضاء على قيم بكسل التي هي غير ممثلة لمحيطها. وعادة ما يعتقد أن تصفية المرشح هو مرشح التفاف. كما هو الحال مع غيرها من التحليلات التي تقوم على أساس النواة، والتي تمثل شكل وحجم الحي ليتم أخذ عينات عند حساب المتوسط. في كثير من الأحيان يتم استخدام 3 مرات 3 نواة مربعة، كما هو مبين أدناه: مف هو المرشح المتوسط: يتم تعريف الفلتر 2 () على النحو التالي: Y filter2 (h، X) تصفية البيانات في X مع فلتر الأشعة تحت الحمراء ثنائي الأبعاد في مصفوفة ح. وهو يحسب النتيجة، Y، باستخدام ارتباط ثنائي الأبعاد، ويعود الجزء المركزي من الارتباط الذي هو نفس حجم X. فإنه يعود الجزء Y المحدد من قبل معلمة الشكل. الشكل هو سلسلة مع واحدة من هذه القيم: كامل. لعرض كامل الارتباط ثنائي الأبعاد. في هذه الحالة، Y أكبر من X. نفسه. (افتراضي) يعود الجزء المركزي من الارتباط. في هذه الحالة، Y هو نفس حجم X. صالحة. لا يعرض سوى أجزاء الارتباط التي يتم حسابها بدون حواف مبطنة. في هذه الحالة، Y أصغر من X. الآن نريد تطبيق النواة المعرفة في المقطع السابق باستخدام filter2 (): يمكننا أن نرى الصورة التي تمت تصفيتها (يمين) تم وضوح قليلا بالمقارنة مع المدخلات الأصلية (يسار) . كما ذكر سابقا، يمكن استخدام مرشح تمرير منخفض دينويسينغ. يتيح اختبار ذلك. أولا، لجعل المدخلات القذرة قليلا، ونحن رش بعض الفلفل والملح على الصورة، ومن ثم تطبيق مرشح المتوسط: له بعض التأثير على الملح والفلفل الضوضاء ولكن ليس كثيرا. انها مجرد جعلها غير واضحة. ماذا عن محاولة ماتلابس المدمج في مرشح الوسيط بوجوتوبوغو البحث في الموقع: بوجوتوبوغو بحث الموقع: متوسط ​​مرشح - medfilt2 () هنا هو السيناريو: أفضل بكثير. على عكس المرشح السابق الذي يستخدم فقط قيمة متوسطة، هذه المرة استخدمنا الوسيط. التصفية المتوسطة هي عملية غير خطية غالبا ما تستخدم في معالجة الصور للحد من الملح والفلفل الضوضاء. لاحظ أيضا أن medfilt2 () مرشح 2-D، لذلك يعمل فقط للصورة الرمادي. لإزالة الضوضاء لصورة رغب، يرجى الانتقال إلى نهاية هذا الفصل: إزالة الضوضاء في صورة رغب. ماتلاب يوفر طريقة لإنشاء مرشح مسبقا 2-D. فسبسيال (): h فسبيسيال (نوع) يخلق مرشح ثنائي الأبعاد h من النوع المحدد. فإنه يعود ح باعتبارها نواة الارتباط، وهو الشكل المناسب للاستخدام مع إمفيلتر (). نوع هو سلسلة واحدة من هذه القيم: ماتلاب معالجة الصور والفيديو أوبينكف 3 - معالجة الصور والفيديو أوبينكف 3 معالجة الصور والفيديو مع تحليل بيثونموتيون وتتبع الكائن كالكوبتيكالفلوبيرلك يحسب تدفق البصرية لمجموعة متفرق مجموعة باستخدام تكرارية لوكاس كاناد طريقة مع الأهرامات. C: فواد كالكوبتيكالفلوبيرلك (إنبوتاراي بريفيمغ إنبوتاراي نيكستيمغ إنبوتاراي نيكستيمغ إنبوتاراي بريفتس إنبوتتبوتاراي نيكستتبس أوتبوت حالة أريي أوتبوتاراي إر حجم وينزيزي الحجم (21،21)، إنت ماكسليفيل 3، تيرمكريتيريا تيرمكريتيريا (تيرمكريتيريا :: كونتيرمكريتيريا :: إبس، 30، 0.01)، أعلام إنت 0، مزدوجة مينيجثراشولد 1e-4) بيثون: cv2. كالكوبتيكالفلوبيرلك (بريفيمغ، نكستيمغ، بريفتس، نكستبتس ستاتوس إر وينزيز ماكسليفيل معايير المعايير مينيجثشولد) رار نكستبتس، ستات، إر C: فواد كفكالكوبتيكالفلوبيرلك (كونست كفار بريف كونست كفار كارفار كفار بريفير. كفار كوربير. كونست CvPoint2D32f بريففاتوريس CvPoint2D32f كورفاتوريس إنت عدد كفيزي وينزيزي مستوى إنت شار حالة تعويم تعويم معايير كفترمركتريتيريا إنت إنتليجانس) بيثون: كف. كالكوبتيكالفلوبيرلك (بريف، كور، بريفير، كوربير، بريففاتوريس، وينزيزي، ليفيل، ستانداردز، فلاجس، غيسسنون) - gt (كورفاتوريس، ستاتوس، تراكيرور) بريفيمغ 8211 أول 8 بت صورة الإدخال أو الهرم التي شيدتها بيلوبتيكالفلوبيراميد (). نيكستيمغ 8211 صورة الإدخال الثاني أو الهرم من نفس الحجم ونفس النوع بريفيمغ. بريفتس 8211 ناقلات من النقاط 2D التي يحتاج تدفق يمكن العثور عليها إحداثيات نقطة يجب أن تكون واحدة الدقة أرقام العائمة. نكستبتس 8211 ناقلات الناتج من نقاط 2D (مع إحداثيات نقطة العائمة واحدة الدقة) التي تحتوي على مواقف جديدة محسوبة من ميزات الإدخال في الصورة الثانية عندما يتم تمرير العلم أوبتفلوسينيتيفالو، يجب أن يكون ناقلات نفس الحجم كما في المدخلات. الحالة 8211 متجه حالة الإخراج (حرف غير موقعة) يتم تعيين كل عنصر من المتجه إلى 1 إذا تم العثور على تدفق للميزات المقابلة، وإلا، يتم تعيين إلى 0. خطأ 8211 متجه الإخراج من الأخطاء كل عنصر من المتجهات هو تعيين إلى خطأ للميزة المقابلة، نوع من قياس الخطأ يمكن تعيين في المعلمة الأعلام إذا كان wnn8217t تدفق وجدت ثم لم يتم تعريف الخطأ (استخدام المعلمة الحالة للعثور على مثل هذه الحالات). وينزيزي 8211 حجم نافذة البحث على كل مستوى الهرم. ماكسليفيل 8211 0 المستندة إلى عدد الهرم الأكبر مستوى إذا تم تعيين إلى 0، لا تستخدم الأهرامات (مستوى واحد)، إذا تم تعيينها إلى 1، يتم استخدام مستويين، وهلم جرا إذا تم تمرير الأهرامات إلى المدخلات ثم خوارزمية سوف تستخدم العديد من المستويات كما الأهرامات لها ولكن لا أكثر من ماكسليفيل. المعايير 8211 المعلمة، مع تحديد معايير إنهاء خوارزمية البحث التكرارية (بعد الحد الأقصى المحدد لمعايير التكرار. ماكسكونت أو عندما تتحرك نافذة البحث بأقل من المعيار. إبسيلون الأعلام 8211 أوبتفلوسينيتيالفلو يستخدم التقديرات الأولية المخزنة في نكستس إذا كان العلم لم يتم تعيينها، ثم يتم نسخ بريفتس إلى نكستس ويعتبر التقدير الأولي أوبتفلوكتمينيجينفالس استخدام القيم الدنيا إيجن كقياس خطأ (انظر وصف مينيجسترشولد) إذا لم يتم تعيين العلم، ثم المسافة L1 بين بقع حول الأصلي ونقطة نقل ، مقسوما على عدد البكسل في نافذة، يستخدم كقياس خطأ مينيغثراشولد 8211 تقوم الخوارزمية بحساب القيمة الدنيا للمصفوفة الطبيعية 2x2 لمعادلات التدفق البصري (تسمى هذه المصفوفة مصفوفة التدرج المكاني في Bouguet00) مقسوما على عدد وحدات البكسل في نافذة إذا كانت هذه القيمة أقل من مينيغسترشولد، ثم يتم تصفية ميزة مقابلة بها وتدفقها لم تتم معالجتها، لذلك يسمح لإزالة النقاط السيئة والحصول على دفعة الأداء. وظيفة تنفذ نسخة متكررة متفرق من تدفق البصرية لوكاس-كاناد في الأهرامات. انظر Bouguet00. يتم موازاة الدالة مع مكتبة تبب. ويمكن العثور على مثال باستخدام خوارزمية تدفق البصرية لوكاس-كاناد في opencvsourcecodesamplescpplkdemo. cpp (بيثون) مثال على استخدام لوكاس-كاناد خوارزمية التدفق البصري يمكن العثور عليها في opencvsourcecodesamplespython2lktrack. py (بيثون) مثال باستخدام تعقب لوكاس كاناد للتجانس مطابقة يمكن العثور عليها في opencvsourcecodesamplespython2lkhomography. py بيلدوبتيكالفلوبراميد يبني الهرم الصورة التي يمكن تمريرها إلى كالك أوبتيكالفلوبيرلك (). C: إنت بيلدوبتيكالفلوبراميد (إنبوتاراي إمغ. أوتبوتارايوفارايس هرم الحجم وينزيزي. إنت ماكسليفيل بول ويثدريفاتيفس ترو، إنت بيربوردر BORDERREFLECT101، إنت ديريفوردر بوردركونستانت، بول تريوسينبوتيماج ترو) بيثون: cv2. بيلبوبتيكالفلوبراميد (إمغ، وينزيزي، ماكسليفيل الهرم مع ويثدريفاتيفس بيربوردر. ديريفوردر. تريريوسينبوتيماج) رار ريتفال، الهرم إمغ 8211 8-بت صورة الإدخال. هرم، 8211، إخراج العمل اذاعي، شكل هرمي. وينزيزي 8211 حجم نافذة خوارزمية التدفق البصري. يجب ألا يقل عن وسيطة وينزيزي من كالكوبتيكالفلوبيرلك (). هناك حاجة لحساب الحشو المطلوب لمستويات الهرم. ماكسليفيل 8211 0 القائم على مستوى الهرم الأكبر. مع المشتقات 8211 مجموعة لتدوير التدرجات لكل مستوى الهرم. إذا تم إنشاء الهرم دون التدرجات ثم كالكوبتيكالفلوبيرلك () سوف حسابها داخليا. بيربوردر 8211 وضع الحدود للطبقات الهرم. ديريفوردر 8211 وضع الحدود للتدرجات. تريريوسينبوتيماج 8211 وضع روي من صورة المدخلات في الهرم إذا كان ذلك ممكنا. يمكنك تمرير كاذبة لإجبار نسخ البيانات. عدد من المستويات في الهرم شيدت. يمكن أن يكون أقل من ماكسليفيل. كالكوبتيكالفلوفارنباك يحسب تدفق بصري كثيف باستخدام خوارزمية غونار Farneback8217s. C: فواد كالكوبتيكالفلوفارنباك (إنبوتاراي بريف.) إنبوتاراي التالي: إنبوتارتباراي تدفق إنزيمبوتاراي مستويات ثنائية إنتيربوتوتباراي إنتنس إنزيت إن إنتيرتينس إنتيل بولين بوليسيغما إنتيل فلاجس C: فواد ككالكوبتيكالفلوفارنباك كونست كفار بريف كونست كفار التالية تدفق كفار (ثنائي البيرسكال) مستويات إنت. إنت وينزيز، إنت إنتيراتيونس. بولين بوليسغما. إنت إنتليجانس) بيثون: cv2. كالكوبتيكالفلوفارنباك (بريف، المقبل، بيرسكال، مستويات، وينزيزي، التكرارات، بولين، بوليسيغما، والأعلام تدفق) تدفق رار بريف 8211 أول 8 بت صورة واحدة قناة الإدخال. التالي 8211 صورة الإدخال الثاني من نفس الحجم ونفس النوع كما بريف. تدفق 8211 تدفق صورة المحسوبة التي لديها نفس الحجم كما بريف ونوع CV32FC2. بيرسكيل 8211 المعلمة، وتحديد حجم الصورة (lt1) لبناء الأهرامات لكل صورة pyrscale0.5 يعني الهرم الكلاسيكي، حيث كل طبقة التالية هي مرتين أصغر من سابقتها. مستويات 8211 عدد الطبقات الهرمية بما في ذلك مستويات الصورة الأولية 1 يعني أنه لا يتم إنشاء طبقات إضافية ويتم استخدام الصور الأصلية فقط. وينزيز 8211 متوسط ​​حجم نافذة أكبر القيم زيادة متانة خوارزمية لضوضاء الصورة وإعطاء المزيد من الفرص للكشف عن الحركة السريعة، ولكن تسفر عن المزيد من حقل الحركة غير واضحة. التكرار 8211 عدد التكرارات الخوارزمية على كل مستوى هرم. بولين 8211 حجم حي بكسل تستخدم للعثور على توسيع متعدد الحدود في كل بكسل أكبر القيم يعني أن الصورة سيتم تقريبها مع الأسطح أكثر سلاسة، مما أسفر عن خوارزمية أكثر قوة والمزيد من حقل الحركة غير واضحة، وعادة بولين 5 أو 7. بوليسيغما 8211 الانحراف المعياري غوسيان الذي يستخدم لتسهيل المشتقات المستخدمة كأساس للتوسع متعدد الحدود ل polyn5. يمكنك تعيين polysigma1.1. ل polyn7. قيمة جيدة سيكون polysigma1.5. الأعلام 8211 الأعلام العملية التي يمكن أن تكون مزيجا مما يلي: أوبتفلوسينيتيالفلو يستخدم تدفق المدخلات كتقريب التدفق الأولي. يستخدم أوبتفلوفارنيباكوسيان مرشح غاوس بدلا من فلتر مربع من نفس الحجم لتقدير التدفق البصري عادة، وهذا الخيار يعطي z تدفق أكثر دقة من مع فلتر مربع، على حساب سرعة أقل عادة، وينزيزي لنافذة غاوس يجب تعيين إلى قيمة أكبر لتحقيق نفس المستوى من المتانة. وظيفة يجد تدفق بصري لكل بريف بكسل باستخدام خوارزمية Farneback2003 بحيث مثال باستخدام خوارزمية التدفق البصري وصفها غونار فارنيباك يمكن العثور عليها في opencvsourcecodesamplescppfback. cpp (بيثون) مثال باستخدام خوارزمية التدفق البصري وصفها غونار فارنيباك يمكن أن يكون وجدت في opencvsourcecodesamplespython2optflow. py التقدير ريدجترانسفورم يحسب التحول الأمثل أفين بين مجموعتين نقطة 2D. C: مات أسيستانتريجيدترانسفورم (إنبوتاراي سرك. إنبوتاراي دست. بول فولافين) بيثون: cv2. ريسورتجريدترانسفورم (سرك، دست، فولافين) رار ريتفال سرك 8211 أول نقطة إدخال ثنائية الأبعاد مخزنة في ستد :: فيكتور أو مات. أو صورة مخزنة في مات. دست 8211 المدخل الثاني مجموعة نقطة 2D من نفس الحجم ونفس نوع A. أو صورة أخرى. فولافين 8211 إذا كان صحيحا، فإن وظيفة يجد التحول أفين الأمثل مع عدم وجود قيود إضافية (6 درجات الحرية). وإلا، فإن فئة التحولات للاختيار من بينها تقتصر على مجموعات من الترجمة، والتناوب، والتحجيم موحد (5 درجات من الحرية). وظيفة يجد الأمثل أفين تحويل أب (2 × 3 مصفوفة العائمة نقطة) التي تقارب أفضل التحول أفين بين: مجموعتين نقطة اثنين من الصور النقطية. في هذه الحالة، الدالة تجد أولا بعض الميزات في الصورة سرك ويجد الميزات المقابلة في الصورة دست. بعد ذلك، يتم تقليل المشكلة إلى الحالة الأولى. في حالة مجموعات نقطة، يتم صياغة المشكلة على النحو التالي: تحتاج إلى العثور على مصفوفة 2X2 A و 2x1 ناقلات ب بحيث: حيث سرسي و دستي هي النقاط i - ث في سرك و دست. على التوالي، تستخدم فاستاتان 2 () والمرحلة () بحيث تقاس الزاوية المحسوبة بالدرجات وتغطي المدى الكامل 0..360. أيضا، يتم تعبئة القناع للإشارة إلى البكسل حيث تكون الزاوية المحسوبة صالحة. (بيثون) مثال على كيفية تنفيذ أسلوب قالب الحركة يمكن العثور عليها في opencvsourcecodesamplespython2motempl. py كالغلوبالورينتاتيون يحسب اتجاه الحركة العالمية في منطقة محددة. C: دوبل كالكغلوبالورينتاتيون (إنبوتاراي أورينتاتيون) قناع إنبوتاراي إنبوتاراي مهي - الطابع الزمني المزدوج - المدة المزدوجة) بيثون: cv2. كالكغلوبالورينتاتيون (التوجه، قناع، مهي، الطابع الزمني، والمدة) رار ريتفال C: دوبل كفكالغلوبالورينتاتيون (كونست كفار أورينتاتيون كونست سفار ماسك كونست كفار مهي) الطابع الزمني المزدوج بيثون: كف. كالكغلوبالورينتاتيون (التوجه، قناع، مهي، الطابع الزمني، والمدة) رار التوجه تعويم 8211 الحركة اتجاه التدرج صورة يحسبها كالكموتيونغرادينت وظيفة (). ماسك 8211 صورة قناع. قد يكون اقتران من قناع التدرج صالح، كما يحسبها كالكموتيونغرادينت (). وقناع المنطقة التي يجب حساب اتجاهها. مهي 8211 صورة تاريخ الحركة يحسبها أوبداتيموتيونهيستوري (). الطابع الزمني 8211 تيمستامب تم تمريرها إلى أوبداتيموتيونهيستوري (). مدة 8211 المدة القصوى لمسار الحركة بالمللي ثانية، تم تمريرها إلى أوبداتيموتيونهيستوري (). تحسب الدالة اتجاه حركة متوسط ​​في المنطقة المحددة وتعيد الزاوية بين 0 درجة و 360 درجة. يتم حساب متوسط ​​الاتجاه من الرسم البياني التوجه المرجح، حيث الحركة الأخيرة لديها وزن أكبر والحركة التي حدثت في الماضي لديها وزن أصغر، كما هو مسجل في مهي. سيجمنتموتيون يقسم صورة حركة التاريخ إلى أجزاء قليلة المقابلة لحركات مستقلة منفصلة (على سبيل المثال، اليد اليسرى واليد اليمنى). C: فواد سيجمنتموتيون (إنبوتاراي مهي أوتبوتاراي سيغماسك. فيكتورلتركتكتامب بوندينغريكتس.) الطابع الزمني المزدوج. سيغثريش مزدوج) بدينغريكتس، الطابع الزمني المزدوج، سيغثريش مزدوج) العنوانالرمز إلى هذا التعريف بيثون: cv2. سيجمستريش (مهي، تيمستامب، سيغثريش. سيغماسك) رار سيغماسك، بوندينغريكتس C: كفسيق كسيغمينتموتيون (كونست كفار مهي. كفار سيغماسك. كفمستستوريج تخزين. الطابع الزمني المزدوج. سيغثريش مزدوج) بيثون: كف. سيجمنتموتيون (مهي، سيغماسك، والتخزين، والطابع الزمني، سيغثريش) رار باندينغركتس مهي 8211 صورة تاريخ الحركة. سيغماسك 8211 صورة حيث يجب تخزين قناع وجدت، قناة واحدة، 32 بت العائمة نقطة. بوندينغريكتس 8211 المتجهات التي تحتوي على روي من مكونات متصلة الحركة. الطابع الزمني 8211 الوقت الحالي في ميلي ثانية أو وحدات أخرى. سيغثريش 8211 عتبة التقسيم الموصى بها لتكون مساوية للفاصل الزمني بين تاريخ الحركة 8220steps8221 أو أكبر. وظيفة يجد كل من شرائح الحركة ويحدد لهم في سيغماسك مع القيم الفردية (1،2.). كما يحسب ناقلات مع روي من مكونات الحركة متصلة. بعد ذلك يمكن حساب اتجاه الحركة لكل مكون مع كالكغلوبورورينتيون () باستخدام قناع المستخرج من مكون معين. العثور على مركز الكائن والحجم والاتجاه. C: روتاتدريكت كامشيفت (إنبوتاراي بروبيماج ريكتامب ويندو معايير تيرمكريتيريا) بيثون: cv2. كامشيفت (بروبيماج، نافذة، معايير) رار ريتفال، ويندو C: إنت كفكامشيفت (كونست كفار بروبيماج كفريكت ويندو معايير كفترمركتريريا كفكونكتدكومب كومب. CvBox2D بوكس ​​نول) بيثون: كف. كامشيفت (بروبيماج، ويندو، ستانداردز) - gt (إنت، كومب، بوكس) أحيانا تكون صورة الخلفية ضبابية جدا، لأنها تحتوي على متوسط ​​إحصاءات الخلفية. باكغروندزوبتراكتورموج فئة باكغروندزتراكتور موج. الخلفية العامةالمساند غوسيان-باكد باكغروندخلفية تجزئة الخوارزمية. الطبقة تنفذ خوارزمية وصفها في P. كاديوتراكوبونغ و R. بودن، وتحسين التكيف نموذج خليط الخلفية لتتبع في الوقت الحقيقي مع الكشف عن الظل. بروك. ورشة العمل الأوروبية الثانية حول أنظمة المراقبة المرتكزة على الفيديو المتقدمة، 2001: personal. ee. surrey. ac. ukPersonalR. Bowdenpublicationsavbs01avbs01.pdf باكغروندزوبتراكتورموج :: باكغروندزوبتراكتور موج C: باكغروندزوبتراكتور موج. باكغروندزوبتراكتورموج () C: باكغروندزوبتراكتورموج. باكغروندزوبتراكتورموج (التاريخ إنت. إن نيمكستوريس. دوبل باكغروندراتيو. نويزسيغما مزدوجة 0) بيثون: cv2. باكغروندزوبتراكتورموج (التاريخ، نميكستوريس، باكغروندراتيو. نويزسيغما) رار لتباكغروندزوبتراكتورموج أوبجكتست التاريخ 8211 طول التاريخ. مخاليط 8211 عدد الخلطات الغوسية. باكغروندراتيو 8211 نسبة الخلفية. نويزسيغما 8211 قوة الضجيج. يقوم المنشئ الافتراضي بتعيين كل المعلمات على القيم الافتراضية. باكغروندزوبتراكتورموج :: عامل التشغيل () يقوم بتحديث نموذج الخلفية وإرجاع قناع المقدمة C: فواد باكغروندزوبتراكتورموج. المشغل () (صورة إنبوتاراي أوتبوتاراي فغماسك. ليارنينغريت 0) باكغروندزوبتراكتورMOG2 غوسيان باسد باكغروند خلفية تخطيطي خوارزمية. كلاس باكغروندزوبتراكتورMOG2. باكغروندزوبتراكتور العامة هنا أعضاء مهمون من الفئة التي تتحكم في الخوارزمية، والتي يمكنك تعيينها بعد إنشاء مثيل الفئة: الحد الأقصى المسموح به لعدد مكونات الخليط. يتم تحديد العدد الفعلي ديناميكيا لكل بكسل. العتبة التي تحدد ما إذا كان المكون كبيرا بما فيه الكفاية ليتم تضمينها في نموذج الخلفية (يتوافق مع TB1-سف من الورق الورقي). cf0.1 غ TB0.9 افتراضي. ل alpha0.001. فهذا يعني أن الوضع يجب أن يوجد لما يقرب من 105 إطار قبل أن يعتبر مقدما. عتبة لمربع ماهالانوبيس المسافة التي تساعد على اتخاذ قرار عندما تكون العينة قريبة من المكونات الموجودة (يتوافق مع تغ). إذا لم يكن قريبا من أي مكون، يتم إنشاء مكون جديد. 3 سيغما غ tg339 هو الافتراضي. قيمة تغ أصغر يولد المزيد من المكونات. قد تؤدي قيمة تغ أعلى إلى عدد قليل من المكونات ولكنها يمكن أن تنمو كبيرة جدا. التباين الأولي للمكونات التي تم إنشاؤها حديثا. فإنه يؤثر على سرعة التكيف. تستند قيمة المعلمة إلى تقديرك للانحراف المعياري المعتاد عن الصور. يستخدم أوبينكف 15 كقيمة معقولة. المعلمة المستخدمة لمزيد من السيطرة على التباين. المعلمة المستخدمة لمزيد من السيطرة على التباين. معلمة الحد من التعقيد. تحدد هذه المعلمة عدد العينات المطلوبة لقبول إثبات وجود المكون. CT0.05 هو القيمة الافتراضية لجميع العينات. من خلال وضع CT0 تحصل على خوارزمية مشابهة جدا لخوارزمية ستوفيرامغريمسون القياسية. قيمة وضع علامات بكسلات الظل في قناع الإخراج الأمامي. القيمة الافتراضية هي 127. عتبة الظل. يتم الكشف عن الظل إذا كان بكسل هو نسخة أكثر قتامة من الخلفية. تاو هو عتبة تحديد كم أغمق الظل يمكن أن يكون. تاو 0.5 يعني أنه إذا كان بكسل أكثر من مرتين أغمق ثم أنها ليست الظل. انظر براتي، ميكيك، تريفيدي، كوتشيارا، كشف الظلال المتحركة. . إيي بامي، 2003. الطبقة تنفذ خوارزمية نموذج خليط الطرح وصفها في: Z. Zivkovic، وتحسين التكيف غوسيان نموذج خليط لطرح الخلفية. المؤتمر الدولي للتعرف على الأنماط، المملكة المتحدة، أغسطس / آب 2004، zoranzPublicationszivkovic2004ICPR. pdf. رمز سريع جدا ويؤدي أيضا كشف الظل. يتم تكييف عدد من مكونات غوسيان لكل بكسل. Z. Zivkovic، F. فان دير هيجدن، كفاءة التكيف التكيفية الكثافة لكل صورة بكسل لمهمة الخلفية الطرح. خطابات التعرف على الأنماط، المجلد. 27، نو. 7، الصفحات 773-780، 2006. خوارزمية مماثلة لخوارزمية ستوفيرامغريمسون القياسية مع اختيار إضافي لعدد من مكونات غاوس على أساس: Z. Zivkovic، F. van دير هيجدن، التكرار التعلم غير الخاضعة للرقابة من نماذج خليط محدود، إيي ترانز . على تحليل النمط والاستخبارات آلة، vol.26، no.5، صفحات 651-656، 2004. باكغروندزوبتراكتورMOG2 :: باكغروندزوبتراكتورMOG2 C: باكغروندزوبتراكتورMOG2. باكغروندزوبتراكتورMOG2 () C: باكغروندزوبتراكتورMOG2. باكغروندزوبتراكترموغ 2 (تاريخ إنت.، فلوت، فارثشولد.، بول، بشادوديتكتيون، ترو)، تاريخ، 8211 طول، بسبب، هيستوري. فارثرولد 8211 عتبة على مسافة ماهالانوبيس مربع لتحديد ما إذا كان وصفها بشكل جيد من قبل نموذج الخلفية (انظر كثر). لا تؤثر هذه المعلمة على تحديث الخلفية. يمكن أن تكون قيمة نموذجية 4 سيغما، وهذا هو، varThreshold4416 (انظر تب). بشادوديتكتيون 8211 معلمة تحدد ما إذا كان ينبغي تمكين الكشف عن الظل (صحيح أو خطأ). backgroundSubtractorMOG2 :: عامل التشغيل () يقوم بتحديث نموذج الخلفية ويحسب قناع المقدمة C: فواد باكغروندزوبتراكتورMOG2. المشغل () (الصورة إنبوتاراي. أوتبوتاراي فغماسك. دوبل ليارنينغرات -1) باكغروندزوبتراكتوروج 2 :: جيتباكغرونديماج إرجاع صورة الخلفية C: فواد باكغروندزوبتراكتورMOG2. جيتباكغرونديماج (أوتبوتاراي باكغرونديماج)