2.背景差分法：背景差分法通過輸入影象與背景影象進行比較從而分割出運動目標，在運用背景差分法時需要有一定的限制：要求前景(運動物體)象素的灰度值和背景象素的灰度值存在一定的差別，同時要求攝像機是靜止的改善了連續幀間查分法所存在的問題。
背景差分法(background subtraction)是目前運動目標檢測的主流方法,其基本思想是將當前每一幀影象與事先儲存或實時獲取的背景影象相減,計算出與背景偏離超過一定閥值的區域作為運動區域。該演算法實現簡單,相減結果直接給出目標的位置、大小、形狀等資訊,能夠提供關於運動目標區域的完整描述,特別是對於攝像機靜止的情況,背景減法是實現運動目標實時檢測和提取的首選方法。
背景差分法實現的關鍵是背景模型的獲取和更新。背景獲取演算法通常要求在場景中存在運動目標的情況下獲取背景影象,更新過程使背景能夠適應場景的各種變化和干擾,如外界光線的改變,背景中物件的擾動和固定物件的移動,陰影的影響等。一種典型的背景建模方法是用混合高斯模型描述背景影象畫素值的分布,目標檢測過程中判斷影象的當前畫素值是否符合該分布,若是被判為前景點,否則為背景點。同時根據新獲取的影象,對背景影象引數進行自適應更新。該方法能夠可靠處理光照變化、背景混亂運動的干擾以及長時間的場景變化等。在此基礎上,對背景、靜止目標和運動目標三者採取不同的更新策略,以減弱背景更新過程中運動目標對背景的影響。
**3.光流法：**這裡給個鏈結，光流檢測運動目標的基本原理是：通過影象中有目標和沒目標時速度向量的差異來檢測目標。給影象中的每乙個畫素賦予乙個速度向量，這就形成了乙個影象運動場，在運動的乙個特定時刻，影象上的點與三維物體上的點一一對應，這種對應關係可由投影關係得到，根據各個畫素的速度向量特徵，可以對影象進行動態分析。如果影象中沒有運動目標，則光流向量在整個影象區域是連續變化的，當物體和影象背景存在相對運動時，運動物體所形成的速度向量必然和鄰域背景速度向量不同，從而檢測出運動物體的位置。
光流是指影象亮度模式的表觀或視在運動。使用「表觀運動」的要原因是光流無法有運**像的區域性資訊唯一的確定。，光流法介紹
**4.運動能量法：**待補充…
筆記 圓角四種方法的對比以及效能檢測
這篇文章是繼筆記 ios設定圓角方法以及指定位置設圓角文章而寫的，因為上篇文章發出來後，沒有驗證，也有同行的朋友讓我給出一些測試資料來證實一下，所以這裡就給出一下我個人的一些測試資料，正確是否，還請大家作為參考。另外，我寫這個僅僅只是自己作為筆記使用，原來都是放在草稿裡的，但是手機版的無法檢視草稿，...
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