opencv4（electron导入opencv4nodejs）
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electron导入opencv4nodejs
第一步：本机安装opencv（将下列文件拷贝到本机/usr/local/***文件夹）
bin_include.zip
lib-1.zip
lib-2.zip
第二步：项目安装opencv4nodejs（按照下面链接npm安装方式配置elctron版本，然后安装）
打印版本信息：console.log(’版本信息’+JSON.stringify(process.versions));
***隐藏网址***
第三步：安装opencv4nodejs
为什么搭载opencv4.50跟vs2015配置环境完成后，再次打开配置环境都没有了呢
因为安装包丢失或损坏了。
解决方法有两个，一是可以重新再装载一下系统和对应的软件。二是可以点击“开始”，然后输入“visualstudio”，再点击“搜索”，最后找到vs2015右击并发送到桌面。应该就解决了。
opencv4.5.0里面有人脸识别库吗
没有。opencv4.5.0里面没有添加有人脸识别功能，因此没有有人脸识别库。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
OpenCV420的知识
cofisher
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Opencv之背景建模 原创
2020-01-20
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cofisher
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定义
所谓背景建模，就是将背景识别出来，与前景进行区分的过程。
方法
背景建模的方法有帧差法和混合高斯模型法，后者的应用更加普遍，而其效果更好，所以在这个案例中，我们使用后者来进行背景建模。
混合高斯模型
在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。
混合高斯模型学习方法
1.首先初始化每个高斯模型矩阵参数。
2.取视频中T帧数据图像用来训练高斯混合模型。来了第一个像素之后用它来当做第一个高斯分布。
3.当后面来的像素值时，与前面已有的高斯的均值比较，如果该像素点的值与其模型均值差在3倍的方差内，则属于该分布，并对其进行参数更新。
4.如果下一次来的像素不满足当前高斯分布，用它来创建一个新的高斯分布
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