opencv建立背景模型提取前景就完成目标检测了吗 求高手 目标检测还需要匹配，前景不一定是要找的目标
运动目标检测的背景模型 背景模型提取前提假设 在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0，T][T，2T]…[Nt，255]，n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。
运动目标检测的检测方法 基于统计背景模型的运动目标检测方法问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样将影响对运动目标的进一步处理和分析
如何处理背景差分中光照对目标物检测的影响？ 分两种，一种是太阳光等光源光照的变化，这个需要更新背景，另一种是运动物体带来的光线变化，这个的话就要选择一种光照鲁棒性较好的算法了，可以使用亮度信息对前背景匹配去除影响。如果光照变化较为快速，不要用单高斯模型。光照说白了影响多是阴影和对运动物体周围像素值的改变，我也在做这个，详细的东西太长了
谁知道如何用matlab做动态背景下运动物体的检测
目标检测中的mAP是什么含义？
有人做过动态背景下的运动目标检测吗，我是做了一个静态背景下的检测，用的光流法，现在要做动态的，谢谢 很好办，你检测出两帧图像的梯度方向，然后比较，不同的就是运动物体，比较时候用高斯函数.不明白可追问
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ 本题已收录至知乎圆桌：人工智能·机器感知，更多「知识产权」相关话题欢迎关注讨论
