类 BackgroundSubtractorKNN
- java.lang.Object
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- org.opencv.core.Algorithm
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- org.opencv.video.BackgroundSubtractor
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- org.opencv.video.BackgroundSubtractorKNN
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public class BackgroundSubtractorKNN extends BackgroundSubtractor
基于K近邻的背景/前景分割算法。此类实现了在CITE: Zivkovic2006中描述的K近邻背景减法。如果前景像素数量较少,则非常高效。
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构造函数摘要
构造函数 修饰符 构造函数 描述 protected
BackgroundSubtractorKNN(long addr)
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方法摘要
所有方法 静态方法 实例方法 具体方法 修饰符和类型 方法 描述 static BackgroundSubtractorKNN
__fromPtr__(long addr)
protected void
finalize()
boolean
getDetectShadows()
返回阴影检测标志。如果为真,则算法检测阴影并对其进行标记。double
getDist2Threshold()
返回像素与样本之间平方距离的阈值。像素与样本之间平方距离的阈值,用于确定像素是否接近数据样本。int
getHistory()
返回影响背景模型的最后帧数。int
getkNNSamples()
返回邻居数,即kNN中的k。int
getNSamples()
返回背景模型中的数据样本数。double
getShadowThreshold()
返回阴影阈值。如果像素是背景的较暗版本,则检测到阴影。int
getShadowValue()
返回阴影值。阴影值是在前景蒙版中用于标记阴影的值。void
setDetectShadows(boolean detectShadows)
启用或禁用阴影检测void
setDist2Threshold(double _dist2Threshold)
设置平方距离的阈值void
setHistory(int history)
设置影响背景模型的最后帧数void
setkNNSamples(int _nkNN)
设置kNN中的k。void
setNSamples(int _nN)
设置背景模型中的数据样本数。void
setShadowThreshold(double threshold)
设置阴影阈值void
setShadowValue(int value)
设置阴影值-
继承自类 org.opencv.video.BackgroundSubtractor 的方法
apply, apply, getBackgroundImage
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继承自类 org.opencv.core.Algorithm 的方法
clear, empty, getDefaultName, getNativeObjAddr, save
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方法详情
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__fromPtr__
public static BackgroundSubtractorKNN __fromPtr__(long addr)
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getHistory
public int getHistory()
返回影响背景模型的最后帧数。- 返回
- 自动生成
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setHistory
public void setHistory(int history)
设置影响背景模型的最后帧数- 参数
history
- 自动生成
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getNSamples
public int getNSamples()
返回背景模型中的数据样本数。- 返回
- 自动生成
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setNSamples
public void setNSamples(int _nN)
设置背景模型中的数据样本数。模型需要重新初始化以保留内存。- 参数
_nN
- 自动生成
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getDist2Threshold
public double getDist2Threshold()
返回像素与样本之间平方距离的阈值。像素与样本之间平方距离的阈值,用于确定像素是否接近数据样本。- 返回
- 自动生成
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setDist2Threshold
public void setDist2Threshold(double _dist2Threshold)
设置平方距离的阈值- 参数
_dist2Threshold
- 自动生成
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getkNNSamples
public int getkNNSamples()
返回邻居数,即kNN中的k。K是需要在dist2Threshold内的样本数,以便确定该像素与kNN背景模型匹配。- 返回
- 自动生成
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setkNNSamples
public void setkNNSamples(int _nkNN)
设置kNN中的k。需要匹配多少个最近邻。- 参数
_nkNN
- 自动生成
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getDetectShadows
public boolean getDetectShadows()
返回阴影检测标志。如果为真,则算法检测阴影并对其进行标记。有关详细信息,请参阅createBackgroundSubtractorKNN。- 返回
- 自动生成
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setDetectShadows
public void setDetectShadows(boolean detectShadows)
启用或禁用阴影检测- 参数
detectShadows
- 自动生成
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getShadowValue
public int getShadowValue()
返回阴影值。阴影值是在前景蒙版中用于标记阴影的值。默认值为127。蒙版中的值0始终表示背景,255表示前景。- 返回
- 自动生成
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setShadowValue
public void setShadowValue(int value)
设置阴影值- 参数
value
- 自动生成
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getShadowThreshold
public double getShadowThreshold()
返回阴影阈值。如果像素是背景的较暗版本,则检测到阴影。阴影阈值(论文中的Tau)是定义阴影可以暗多少的阈值。Tau= 0.5表示如果像素暗度超过两倍,则它不是阴影。参见Prati,Mikic,Trivedi和Cucchiara,Detecting Moving Shadows...*,IEEE PAMI,2003。- 返回
- 自动生成
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setShadowThreshold
public void setShadowThreshold(double threshold)
设置阴影阈值- 参数
threshold
- 自动生成
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finalize
protected void finalize() throws java.lang.Throwable
- 重写
finalize
在类BackgroundSubtractor
中- 抛出
java.lang.Throwable
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