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GrabCut
- “GrabCut” - 互动前景提取,图像分割算法-“GrabCut” – Interactive Foreground Extraction ，Image segmentation algorithm
SLIC_Superpixels
- 一种针对图像进行超像素处理技术,对图像分割，和图像的前景提取十分有帮助-superpixel for image segmentation
particle-count
- 读取图像，转化为二值，去除毛刺噪点像素，去除孤立的前景像素，膨胀，对颗粒进行计数-particle count，
Averaging-background-Method
- 第一段代码：只建立一个背景模型，摄像头不能动。首先累加前 T 帧图像，求均值，作为背景，然后当前帧减去求的背景，即为前景。 //Averaging background Method. 第二段代码：不断更新背景，摄像头可以动。-The first piece of code: create a background model, the camera can not move. First of all, cumulative T frame averaging, as a backgrou
MOPSO
- 用pso算法实现图像分割,着重突出灰度图像的前景和背景的分割-using pso to implement the segregstion of image
00
- 基于opencv的视频文件播放，以及获取背景图像和前景图像的源码-Opencv-based video file playback, and access to the source of the background image and foreground image
Spatial-data-structure
- 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。本文介绍了图像分割中的边缘检测算法。-Image segmentation is an important image analy
opencvMontionCount
- 用Opencv实现的视频处理中前景二值图像中连通区域个数的统计，需要再Visual C++6.0下配置opencv1.0才能运行-Opencv realize the video processing statistics of the number of connected regions in binary image of the prospects, the need to Visual C++ 6.0 to configure opencv1.0 to run
opencvVideoRead
- 在视频图像处理中，二值图像中的前景目标有时候会产生空洞现象，此采用Opencv实现二值图像的空洞填充-Foreground objects in video image processing, binary image can sometimes produce cavitation, Opencv binary image hole filling
LBPShadow
- 【原创】自已写的采用自适应背景差法分割前景图像的程序，中间使用了LBP背景消除方法和区域生长算法，经验证效果相当好。-[original]Segmentation of the foreground image using adaptive background subtraction . In the program, LBP background elimination method and region growing algorithms is used.
image-matting
- 根据一篇英文文章写的MATLAB代码，关于讲图像分为前景和后景，再来处理的。-According to the article in English written in MATLAB code, talk about the image is divided into foreground and rear view, again handle.
VideoDetect
- 基于OpenCV的简易目标检测跟踪程序，能够实现对每帧视频的连续编号截图，可以实现键盘对视频播放的控制，能对每一视频帧生成包含运动目标区域的前景图像，采用某种策略实现对运动目标的跟踪，并用矩形框+编号将运动目标标出。-A simple target detection program base on OpenCV , which can numbered consecutively for each frame of video screenshots, keyboard control the
Ffaccegotoinsa
- 人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别与人工智能领域的一个研究热点。 本文提出了一种基于24位彩彩色图图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，它在整个软件源码中占有极其重要的地位，图像处理的好坏直接影响着定位与识别的准确率。本软件源码主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑与二值化 -Face recognition because of its great future
zhenchafa
- 利用二帧帧差法来实现视频图像中前景与背景的分离-Two frame difference method to achieve the separation of the foreground and background in the video images
qwe
- opencv中的一个小程序，该程序的作用是对视频或摄像头得到的视频进行高斯背景建模，也能得到前景的图像。-opencv in a small program, the role of the program is to get the video to the video or camera Gaussian background modeling, foreground image.
human-detect-and-track-
- 为了检测红外图像序列中的运动人体，提出了一种基于最大后验概率 （MAP）-马尔可夫随机场（MRF）模型和亮度-距离联合直方图的人体实时检测 方法。该方法首先建立图像序列时空域联合的概率分布模型，采用基于 MAP-MRF 模型的前景检测方法得到可能为人体的感兴趣区域（ROI）。然后在以 ROI 中心点 为圆心的各个圆环域中统计其亮度信息，构建基于亮度-距离联合空间的分类特 征。最后，采用支持向量机（SVM）分类器对候选区域进行分类检测。不同红外 图像序列的实验结果均表明，本
huidufenge
- 在图像识别技术的实现过程中，图像分割是一个重要的预处理环节，图像分割效果，直接影响着后续的分类、目标识别、图像分析、图像理解等过程的结果。针对着不同的图像特点，目前已经提出了错综复杂的图像分割算法。其中基于图论的图像分割算法是近几年研究的热点，这类算法着眼于全局，更注重局部数据的处理，比一般方法可以获得更佳的效果，并且图论理论有着比较完备的数学理论基础，将其用于图像处理有着较好的应用前景。-In the implementation process of image recognition te
CSharp-Images
- GrabCut 算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割, 而GrabCut 算法 综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut 算法是对Graph cuts 算法的改进, 具有分割精度高, 交互式操作少的优 点, 并将分割从灰度图像推广到了彩色图像领域, 是一种比较有前途的交互式分割算法。该算法用在静态图像编辑中的图片背景 更换, 取得了很好的效果。-The GrabCut algorithm is an efficient pr
feather
- 用于图像边缘的羽化操作。假设有两幅图像，一幅是前景，一幅是背景。源代码为matlab，是将前景图像的边缘向背景过渡的操作。-Feathering operation for image edge. Suppose there are two images, one is the foreground, a background. The source code for matlab, is a transitional operation of the edges of the image of
gmm
- 混合高斯背景建模C++源程序 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。-Before the the mixed Gaussian background the modeling C++ source. During foreground detection, background training, each background image using a Gaussian mixture model simu