Ich möchte wissen, ob es irgendeine Implementierung von GMM (Gaussian Mixture Model) für PCL-Bibliothek gibt? Eigentlich habe ich gesucht, aber ich konnte keine Bibliothek oder Quellcode finden! Die Grundidee besteht darin, diese GMM-Technik zu verwenden, um die vom Kinect-Sensor in der Szene erfasste Punktwolke eines sich bewegenden Objekts zu erkennen.Gibt es eine GMM (gaußsches Mischmodell) Hintergrundsubtraktionsimplementierung für pcl (Punktwolke)?
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A
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Versuchen Sie mit Segmentierungsmodul, konkret GrabCut Algorithmus, der für Hintergrund/Vordergrund Schätzung nützlich sein kann und GMM für diesen Zweck verwendet.
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Vielen Dank für Ihre Antwort. Wie ich verstanden habe, braucht GrabCut eine Art Supervisor, um das Vordergrundobjekt zu greifen! habe ich recht? Wenn dies der Fall ist, muss dieser automatische Algorithmus nicht angewendet werden. aber ich konnte nicht verstehen, wie man den GMM auf GrabCut impliziert, könntest du etwas mehr erklären? –
Sie müssen nicht den gesamten GrabCut-Algorithmus verwenden. Sie können einfach den Code in 'grabcut_segmentation.cpp' durchlaufen und die erforderlichen Implementierungen vornehmen. Vielleicht können Sie die GMM-Funktionen verwenden, um Ihr MoG zu erstellen. Wenn Sie versuchen, Vordergrund zu erkennen, denke ich, Ihr Szenario ist ein Strom von organisierten Punktwolken aus einer festen Kamera-Pose. Sie müssen also eine Schleife haben, um Bild für Bild zu lesen und jeden Punkt mit dem Mittelwert der Gaußschen Komponenten zu vergleichen und die Parameter (Gewicht, SD, Mittelwert) zu aktualisieren, je nachdem ob der Punkt als Hintergrund oder Vordergrund betrachtet wird. – Finfa811