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GMM前景提取应用

于 2022-09-09 发布 文件大小:20.72 MB
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代码说明:

基于OpenCV从采用混合高斯模型GMM算法应用在视频监控等场景下进行前景提取,通过大量的训练样本对背景的混合高斯模型进行训练,能够实时精确地提取出视频中的前景行人。

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  • 01背包问题
    01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2……Wn,与之相对应的价值为P1,P2……Pn。考虑用动态规划的方法来解决,这里的:阶段是:在前N件物品中,选取若干件物品放入背包中; 状态是:在前N件物品中,选取若干件物品放入所剩空间为W的背包中的所能获得的最大价值;决策是:第N件物品放或者不放; 由此可以写出动态转移方程:我们用f[i,j]表示在前 i 件物品中选择若干件放在所剩空间为 j 的背包里所能获得的最大价值f[i, j] = max( f[i-1, j-Wi] + Pi (j >= Wi), f[i-1, j] )
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    函数名称:CRC-16 Process 函数原型:INT16U make_crc16(INT8U *msgaddr,INT8U datalen) 函数功能:进行CRC校验和产生CRC代码.这个函数只影响全局变量crc16. 校验字放在字符串最后,低8位在前高8位在后. msgaddr : 进行CRC16校验的据块的首地址 datalen : 进行CRC16校验的据块的个数 CRC-ITU的计算算法如下: a.寄存器组初始化为全"1"(0xFFFF)。 b.寄存器组向右移动一个字节。 c.刚移出的那个字节与数据字节进行异或运算,得出一个指向值表的索引。 d.索引所指的表值与寄存器组做异或运算。 f.数据指针加1,如果数据没有全部处理完,则重复步骤b。 g.寄存器组取反,得到CRC,附加在数据之后(这一步可省略)。
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