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code
- 简单的运动目标检测,混合高斯模型，背景差分帧间差分-Simple Moving Target Detection
BackgroundDetection
- opencv环境下用visual studio帧间差法实现背景检测-Background frame difference method to achieve detection
sanzhenchafenfa
- 视频图像处理，采用帧间差分法进行视频前景和背景的分离-Video image processing, inter-frame difference method of separating the foreground and background video
zhenjianchafenfalicheng
- 视频图像处理，采用帧间差分法进行前景和背景分离-Video image processing, inter-frame difference method of separating the foreground and background video
vcPP6.0
- 背景差分法，帧间差分法,可以有效基于视频序列检测出动态目标，实现有效检测-Inter frame difference and background difference moving target detection phase fusion under the opencv platform based on vc++6.0
diff
- 对两张图像求取差值，可以求出背景图像与视频中一帧的差值-The difference between the two images on strike, you can find the difference between the background image and video in one frame
matlab-code
- backgroundsubtractionGUI.m 实现背景差分方法的基本GUI界面设置 diedaierzhihua.m 用迭代分割的方法实现图像二值化 foreground.m 背景差分方法中前景图的构建 mianhuizhi.m 图像可视化中ct、mri图像的三维面绘制方法 rotate3d.m 图像可视化中对ct、mri图像进行面绘制并旋转 video2image.m 从视频中批量截取多帧图像 weicaise.m 对图像进行伪彩色处理-backgroundsu
background_subtraction
- 通过读取视频中背景图像和其中一帧图像，利用背景差分法获得目标图像-By reading the background image and one frame image, the target image is obtained by using the background difference method.
detect
- 基于opencv的运动目标检测，运用帧间差分法对静态背景环境下的运动目标进行检测-Opencv based moving target detection, the use of inter-frame difference method for moving objects static background environment for testing
detection
- 基于opencv的运动目标检测，运用帧间差分法对静态背景环境下的运动目标进行检测-Opencv based moving target detection, the use of inter-frame difference method for moving objects static background environment for testing
asdf
- 运动目标检测是将位置发生改变的物体从背景中提取出来，它是运动目标跟踪、行为识别 和场景描述等技术的基础。运动目标检测的经典方法有光流法、帧间差分法和背景减除法。-Moving object detection is to change the position of the object extracted the background, it is a moving target tracking, behavior recognition And underlying techno
bs_movingdetecting_1
- 实现了运动目标的检测和跟踪，使用背景差分法，帧间差分法、光流法和均值漂移的方法，能够实现很好的对运动目标的跟踪-Achieve a moving target detection and tracking, using background subtraction, inter-frame difference, optical flow method and the method of mean-shift, it is possible to achieve a good track mov
mixture_of_gaussians
- 计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
zuizong
- 一个视频运动分析的系统平台，可以做简单的二帧、三帧帧间差分处理和背景减除操作。(The code is in the video moving target segmentation, using three difference method for target detection.))
video
- 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法(1. Background prediction method background detection in static background 2. Inter-frame difference method target detection in static background 3. Mean Shift The target track
代码
- 静态背景 ，显著目标提取，帧间差分法，背景差分法，运动目标提取(Moving object extraction)
毕设
- 在静止背景下使用背景差分法和帧间差分法进行移动目标的检测(Moving target detection using background subtraction and inter-frame subtraction in static background)
设计程序
- 本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。(In this paper, we use matlab technology to d