# CSDN_computerVision3

**Repository Path**: lmn6/CSDN_computerVision3

## Basic Information

- **Project Name**: CSDN_computerVision3
- **Description**: 第五周 运动估计作业基础作业1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。 进阶作业：1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。 2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-01-07
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# CSDN_computerVision3

#### 介绍
第五周 运动估计作业
基础作业
1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。
2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。 
进阶作业
1. 在测试视频(OpenCV安装目录\sources\samples\data)上，使用基于混合高斯模型的背景提取算法，提取前景并显示(显示二值化图像，前景为白色)。
2. 在1基础上，将前景目标进行分割，进一步使用不同颜色矩形框标记，并在命令行窗口中输出每个矩形框的位置和大小。
3. 安装ImageWatch，并在代码中通过设置断点，观察处理中间结果图像。
扩展作业：
4. 使用光流估计方法，在前述测试视频上计算特征点，进一步进行特征点光流估计。