[背景分离] 识别移动物体基于高斯混合 MOG

作者:袁野 Date:2020-04-02 来源:物体三维识别论文介绍——基于霍夫投票 文章“Objectrecognition in 3D scenes with occlusions and clutter by Hough voting”发表在2010年,提出了一个经典的将霍夫投票思想用于三维场景目标识别的方法,在杂乱场景和有遮挡情况下取得了不错的效果.这一思想在近年的文章中被多次引用,一些深度学习的方法也有该投票思想的影子.该方法已在PCL库中有简易实现.一.算法框架算法借助点云三位特征

一.引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clu

FRONT-END SKILLS 中间件定制平台 "中间件定制平台"项目中用到的SKILLS 前端工程 1,纯静态的前台工程,不依赖web server,可独立工程.独立开发 2.开发过程使用JSON file/MockJS,通过配置切换Angular Service数据源 12345 window.__service.factory('templateRES',function($resource) {var url = framework.getFinalURL('api/temp

随着社会的发展,城市中的汽车越来越多.城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便,这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便.很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长.管理成本高.劳动强度大等各种弊端,顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生,然而这些停车场收费透明度低.资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰,因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题.此时,一种基于移动端车牌识别的停车收费方法应运而生,车辆通过停车场出入口时,停车场端系

如果已经知道了两个相互碰撞的物体进行碰撞前的 线速度, 角速度, 质心坐标, 被碰撞点的坐标, 碰撞方向, 质量, 转动惯量, 恢复系数, 那么可以用以下公式求得两个物体对对方造成的碰撞冲量大小: J = -vr (e + 1) / ( 1/m1 + 1/m2 + n * ((r1 × n) / I1) × r1 + n * ((r2 × n) / I2) × r2 ) 其中: m1与m2是两物体的质量 I1与I2是两物体的转动惯量 e是恢复系数 r1与r2是从物体质心指向被碰撞点的向量, 也就

异常点检测分为novelty detection 与 outlier detection 鲁棒性的高斯概率密度是novelty detection, 就是在给出的数据中, 找出一些与大部分数据偏离较远的异常数据, 我们的训练集不是纯净的, 包含异常点 outlier detection 的训练集是纯净的 算法理解 这个算法的思想很好理解, 就是求出训练集在空间中的重心, 和方差, 然后根据高斯概率密度估算每个点被分配到重心的概率. 程序 调包侠决定使用 scikit-learn: print(_

1 计算数组加权和用addWeighted函数,作用是计算两个数组(图像阵列)的加权和.原型如下: void addweighted(InputArray srcl,double alpha,InputArray src2,double beta,double gamma,OutputArray dst,int dtype=-1); uploading-image-436808.png 2 对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整用opencv中的split和merge split是将一个多

K-means算法流程 给定条件: ????example set: \((x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_N, y_N)\) 初始化: ????K个簇类的中心点坐标(用C来表示):\[(\mu_{x1}, \mu_{y1}), (\mu_{x2}, \mu_{y2}),\dots, (\mu_{xK}, \mu_{yK})\]????以及一个表示欧氏距离的阈值\(\epsilon\) K-均值聚类步骤: 计算每个样本到每个簇类中心点的距离 \(d_{ij} =

http://m.blog.csdn.net/blogercn/article/details/75004162 1.高端数码相机都具有背景虚化功能.背景虚化就是使景深变浅,使焦点聚集在主题上.一般的相机最好的虚拟方法便是用微距拍摄,如果主景与背景相距比较远,由于光学透镜对非焦点处景物的不能清晰成像的特点,可以免强实现类似虚化效果.如下. 2.相机拍摄背景虚化照片一般需要经过四个步骤: (1)使变焦倍率(焦距)尽可能大: (2)拍摄物与背景尽可能距离远: (3)镜头与拍摄物尽可能距离近: (4)