GMM背景建模

资 源 简 介

GMM背景建模

详 情 说 明

背景建模是计算机视觉中常用的技术，用于从视频序列中分离前景和背景。其中，高斯混合模型（GMM）是一种经典的背景建模方法，能够适应光照变化和动态背景。

在BMP框架中，GMM背景建模首先初始化3-5个高斯分布模型，每个模型代表背景或前景中的一种可能状态。算法通过当前帧的像素值与现有高斯模型进行匹配，决定该像素属于背景还是前景。匹配成功的模型会更新其均值和方差，以适应当前场景的变化，而未能匹配的模型可能会被替换或调整权重。

这种方法在图像处理任务中表现良好，尤其适用于监控视频和运动检测。如果读者认为代码涉及侵权，建议直接联系原作者进行确认和协商。