Liikkuva Keskiarvo Opencv

Hei, tämä tulee olemaan hyvin yksinkertainen artikkeli, mutta sinun on erittäin hyödyllinen Se on Background Extraction from a Video. Suppose sinulle annetaan videokuvaa liikenteen, voi olla jotain tällaista liikennettä Intiassa ja olet pyytänyt löytää likimääräisen taustan tai jotain sellaista. Taakanpoisto tulee tärkeäksi kohteiden seurannassa Jos sinulla on jo kuva paljaasta taustasta, niin se on yksinkertainen Mutta monissa tapauksissa sinulla ei ole tällaista kuvaa, joten täytyy luoda sellainen, jossa Running Average on kätevä. Ajattelin tätä, kun yksi kaveri esitti kysymyksen SOF Link: stä. Toiminto, jota käytämme täältä löytääksesi Running Average on. Esimerkiksi jos katsomme videota, pidämme jokaisen kehyksen syöttämällä tähän toimintoon ja funktio etsii jatkuvasti keskiarvoja kaikki sille syötetyt kehykset alla olevan suhteen mukaan. src ei ole muuta kuin lähdekuvaamme. Se voi olla harmaasävy tai väripuku ja joko 8-bittinen tai 32-bittinen kelluva piste. dst on lähtö - tai akkukuva, jolla on samat kanavat kuin ja se on joko 32-bittinen tai 64-bittinen liukuluku. Lisäksi meidän on ilmoitettava se ensin arvoon, joka otetaan alkuarvoiseksi. alfa on tulokuvan paino. Docsin mukaan alfa säätelee Päivitä nopeus kuinka nopeasti akku unohtaa aiemmista kuvista Yksinkertaisilla sanoilla, jos alfa on korkeampi arvo, keskimääräinen kuva yrittää saada kiinni jopa erittäin nopeita ja lyhyitä muutoksia tietoihin Jos se on alempi arvo, keskimäärin hidastuu ja se ei ole t nopea muutokset tulevissa kuvissa selitän se hieman avulla kuvia lopussa artikkelin. Yllä koodi, olen asettanut kaksi keskiarvoa, yksi korkeampi alfa-arvo ja toinen alhaisempi alfa-arvo, jotta voit ymmärtää alfa-vaikutusta Aluksi molemmat ovat asetettu alkukehykseen kaappauksen ja silmukan he saavat päivitetty. Voit nähdä joitakin tuloksia SOF linkin Olen jo tarjonnut antaa näitä tuloksia täällä, voit tarkistaa koodin ja alfa arvo siellä. Käytin minun web ja tallennettu alkuperäinen runko ja juokseva keskiarvo on tietty hetki. Tämä on kehys tyypillisestä liikennevideosta, jonka kiinteä kamera ottaa vastaan ​​Kuten näet, auto kulkee tiellä ja henkilö yrittää ylittää tiellä tietyssä ajassa. juokseva keskiarvo tuolloin Ei ole henkilöä ja autoa tässä kuvassa Itse asiassa se on siellä, on tarkkailtava, niin näet sen, ja henkilö on selvempi kuin auto, koska auto liikkuu erittäin nopeasti ja koko kuvan, sillä ei ole paljon vaikutusta keskimäärin, mutta henkilö on siellä pitkään aikaan Nimi, koska hän on hidas ja liikkuu tien yli. Nyt meidän on nähtävä vaikutus alpha näihin kuviin. Smoothing Images. The selitys alla kuuluu kirjan Computer Vision algoritmit ja sovellukset Richard Szeliski ja LearningOpenCV. Smoothing myös kutsutaan hämärtyminen on yksinkertainen ja usein käytetty kuvankäsittelytoiminto. Siinä on monia syitä tasoittamiseen. Tässä opetusohjelmassa keskitymme tasoittamiseen, jotta melua voidaan vähentää. Muut käyttötavat näkyvät seuraavissa opetusohjelmissa. Tasoitustoimenpiteiden suorittamisessa sovelletaan suodatinta kuvaamme Yleisimpiä suodattimia ovat lineaariset, jossa lähtö pikseli s arvo eli määritetään painotettuna summana input pikseli arvot i e. is kutsutaan ydin, joka on vain enemmän kuin suodattimen kertoimet. Se auttaa visualisoida suodattimen kertoimien ikkunana, joka liukuu kuvan yli. On olemassa monia erilaisia ​​suodattimia, joista mainitsemme useimmin käytetyt. Normaalikotelon suodatin. Tämä suodatin on yksinkertaisin kaikista. t-pikseli on sen ytimen naapureiden keskiarvo, jotka kaikki edistävät yhtä suuria painoja. Ydin on alla. Gussian-suodatin. Todennäköisesti hyödyllisin suodatin, vaikkakaan ei nopein Gaussian-suodatus tehdään konvolvoittamalla kullekin pistemäärän sisääntuloketjussa Gaussin ytimen kanssa ja summaamalla ne kaikki tuottaa tuotos array. Just tehdä kuvan selkeämpi, muista, miten 1D Gaussin ytimen näyttää. Ymmärrä, että kuva on 1D, huomaat, että pikseli sijaitsee keskellä olisi suurin paino sen naapureiden paino laskee niiden välisen etäisyyden ja keskipisteen kasvaessa. Muista, että 2D-gaussialainen voi olla edustettuna seuraavasti: missä keskiarvo on huippu ja edustaa varianssia kullekin muuttujalle ja mediansuodatin. Mediansuodatin kulkevat signaalin kunkin elementin läpi tässä tapauksessa kuvan ja korvaavat kunkin pikseliä sen lähipuomiin, jotka sijaitsevat neliöalueella arvioidun pikselin ympärillä. , olemme selittäneet joitain suodattimia, joiden pääasiallinen tavoite on syöttökuvan tasaaminen. Joskus suodattimet eivät ainoastaan ​​purkaa ääntä, vaan myös poista reunat. Jotta vältetään tämä ainakin tietyllä tavalla, voimme käyttää kahdenvälistä suodinta. analoginen tapa Gaussin suodattimena, kahdenvälisen suodattimen käsittelee myös naapuripikselit, joiden paino on osoitettu kullekin näistä painoista. Näillä painoilla on kaksi komponenttia, joista ensimmäinen on Gaussin suodattimen käyttämä sama painotus. Toisessa komponenttissa otetaan huomioon ero intensiteetin välillä naapurimaiden pikseliä ja arvioitu yksi. Yksityiskohtaisempaa selitystä voit tarkistaa tämän linkin. Mitä tämä ohjelma tekee. Laaditaan kuva. Sovelletaan 4 erilaista suodattimia selostettu Teoria ja näyttää suodatetut kuvat peräkkäin. Tiedän tämä on saavutettavissa boost kuin per. But haluan todella välttää käyttämällä boost Olen googled eikä löytänyt mitään sopivia tai luettavia esimerkkejä. Oikeudellisesti haluan seurata liikkuva keskiarvo ge nykyisen virran kelluvia pisteitä käyttäen viimeisimpiä 1000 numeroita datanäytteeksi. Mikä on helpoin tapa saavuttaa tämä. Olen kokeillut pyöreän taulukon, eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon ja yksinkertaisemman liukuvan keskiarvon ja todettiin, että pyöreän sarjan tulokset sopivat tarpeisiini parhaiten. Kysyin 12.6. klo 12.48. Jos tarpeesi ovat yksinkertaisia, voit vain kokeilla eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon. Voit yksinkertaisesti tehdä akunmuuttujan ja koodisi tarkastelee jokaista näytettä, koodi päivittää akun uudella arvolla. Valitset jatkuvan alfa-arvon, joka on välillä 0 ja 1, ja lasketaan tämä. Sinun tarvitsee vain löytää alfa-arvo, jossa tietyn näytteen vaikutus kestää vain noin 1000 näytettä. Hmm, en ole varma siitä, että tämä on sopiva sinulle, nyt kun olen laittanut sen tänne Ongelmana on, että 1000 on melko pitkä ikkuna eksponentiaaliselle liikkuvalle keskiarvolle. En ole varma, että on alfa, joka levittäisi keskimäärin viimeisten 1000 numeron aikana mutta jos haluat pienemmän keskiarvon, kuten 30 numeroa tai niin, tämä on erittäin helppo ja nopea tapa tehdä se. vastattu 12 kesäkuu 12 4 44. 1 viestiisi eksponentiaalinen liukuva keskiarvo voi anna alfan muuttuvan. Joten tämä mahdollistaa sen, että sitä voidaan käyttää laskettaessa aikaaseman keskiarvoja esim. tavua sekunnissa. Jos viimeisen akun päivityksen aika on yli 1 sekunti, anna alfa olla 1 0. Muutoin voit antaa alfa olla usec koska viimeinen päivitys 1000000 jxh 12.6. 12 kello 6 21.Oikeastaan ​​haluan seurata liikkuvan keskiarvon jatkuvan virtavirran kelluvia pisteitä käyttäen viimeisimpiä tuhansia numeroita datanäytteeksi. Huomaa, että alla päivitetään koko elementteinä lisättynä korvataan, välttäen kalliin ON-siirtymän summan laskemiseksi - tarvitaan keskimäärin - kysyntään. Yhteensä on tehty eri parametri T: stä tukemaan esim. pitkäaikaista käyttöä, kun on yhteensä 1000 pitkä s, int on char, tai kaksinkertainen kokonaiseen kelluntaan s. Tämä on hieman virheellinen että numsamples could go past INTMAX - jos välitätte, että voit käyttää kirjautumatonta pitkäaikaista tai käyttää ylimääräistä bool data - jäsentä tallentaaksesi, kun säiliö täytetään ensimmäisen kerran pyöräilemällä numerotäytteitä taulukon ympärille ja nimetä sitten jotain harmittomia kuten pos. answered Jun 12 12 at 5 19.one olettaa, että tyhjä operaattori T-näyte on todellisuudessa tyhjä operaattori T-näyte oPless 8 kesäkuu 14 klo 11 52. oPless ahhh hyvin havaittu itse tarkoitin, että se olisi tyhjä operaattorin T näyte, mutta tietysti voit käyttää mitä tahansa merkintä sinua tykkää Korjaa, kiitos Tony D 8 kesäkuu 14 14 27.