aihot  2017-04-26 12:19:58  OpenCV |   查看评论   
        if (frame.empty())  
  •             break;  
  •         cvtColor(frame, gray, CV_RGB2GRAY);  
  •       
  •         if (count == 1)  
  •         {  
  •             Mog_Bgs.init(gray);  
  •             Mog_Bgs.processFirstFrame(gray);  
  •             cout<<" Using "<<TRAIN_FRAMES<<" frames to training GMM..."<<endl;  
  •         }  
  •         else if (count < TRAIN_FRAMES)  
  •         {  
  •             Mog_Bgs.trainGMM(gray);  
  •         }  
  •         else if (count == TRAIN_FRAMES)  
  •         {  
  •             Mog_Bgs.getFitNum(gray);  
  •             cout<<" Training GMM complete!"<<endl;  
  •         }  
  •         else  
  •         {  
  •             Mog_Bgs.testGMM(gray);  
  •             mask = Mog_Bgs.getMask();  
  •             morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, Mat());  
  •             erode(mask, mask, Mat(7, 7, CV_8UC1), Point(-1, -1));  // 您可以在这里使用Mat(5,5,CV_8UC1)来减少失真
  •             dilate(mask, mask, Mat(7, 7, CV_8UC1), Point(-1, -1));  
  •             imshow("mask", mask);  
  •         }  
  •   
  •         imshow("input", frame);   
  •   
  •         if ( cvWaitKey(10) == 'q' )  
  •             break;  
  •     }  
  •   
  •     return 0;  
  •  

    code end

     

    除特别注明外,本站所有文章均为 赢咖4注册 原创,转载请注明出处来自运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM

    留言与评论(共有 0 条评论)
       
    验证码:
    [lianlun]1[/lianlun]