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DONG
- 使用时间差分法检测一段AVI视频中的运动目标，用矩形框标示出来，需要使用OPENCV-Use of time to detect a difference in the moving object AVI video with a rectangular box, marked out, need to use OPENCV
BGFG_CODEBOOK
- 基于码书的运动目标检测是和混合高斯模型（MoG，GMM）类似的而简单有效的背景剪除方法，附件是VC++6.0编写的基于码书的运动目标检测，可直接读取摄像头，也可改为读取硬盘视频文件，需安装Opencv1.1-Codebook-based moving target detection and Gaussian mixture model (MoG, GMM) and a similar cut off the background simple and effective method of a
w4-moving-object-detection
- 此程序是针对视频中的运动目标的检测，程序中包括了背景建模、背景差法等功能的w4背景建模算法。-This procedure is for the video of the moving target detection, process modeling, including the background, the background difference method and other functions of the background modeling algorithm w4.
motion_detection
- 基于OPENCV的视频中运动物体检测，并实事框出运动物体。 平台vc++6.0。须配置opencv头文件和库文件。
VideoMotionDetct
- 视频运动目标检测源码，你可以尝试用一下,vc++,opencv-VideoMotionDetct ，source
chelianggengzongjiance
- 该程序利用OPENCV来获取视频帧，检测运动车辆和并跟踪，还带有AVI文件，效果很好，希望对大家有用-The procedure used to obtain the video frame OPENCV to detect and track moving vehicles, and also with the AVI files are very good, we want to be useful
targets-detection-and-tracking
- 基于vc++6.0+opencv的运动目标的检测与跟踪，包括一个小车视频，主要功能是在噪声、静止背景下实现运动目标的检测-Vc++6.0+ opencv-based moving target detection and tracking, including a car video, the main function is in the noise, static background detection of moving objects
Capture
- 函数功能说明：利用c#+OpenCV实现视频运动的检测-Functions Function Descr iption: Use c#+ OpenCV to achieve video motion detection
motion-tracking-system-
- 本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法:背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC++编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。 -OpenCV-based motion tracking sys
extractman
- 该视频是在静态背景下利用背景减除法对运动目标进行检测，图像为二值化后的图像。-The video is in the static context of the use of background subtraction method to detect moving objects, images for binarization image.
Video-motion-detection-algorithm-source-code
- 本文实现了在连续视频数据流中几种不同的运动检测算法，他们都是基于当前帧图像和前一帧图像的比较，程序使用了AForge.NET framework库。其中的示例代码支持下面几种视频格式：AVI文件、网路相机的JPEG和MJPEG，本地的采集设备(USB相机等)。-This article implements a continuous video data stream in several different motion detection algorithms, they are based
jingtoufg
- 这是我编写的镜头分割程序，对视频图像中发生突变和渐变的检测很准确，使用起来很方便，运行效果很好！-This is my shot segmentation written procedures on the video image in the detection of abrupt and gradual change is very accurate, easy to use, runs good results!
200719930586404
- 视频图像序列中分的运动目标检测matlab源码，分割运动目标-carve the moving target detection Matlab source, Moving Target Segmentation
VideoProcess
- 关于视频的课件，内容全面，包括：视频的各种编码，目标检测，目标运动估计，目标跟踪，视频建模等。-On the video courseware, comprehensive, including: a variety of video encoding, target detection, target motion estimation, target tracking, video modeling.
WAv2
- 视频跟踪，主要实现了视频的运动跟踪，目标检测-Video tracking, the main achievement of the video movement tracking, target detection
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- 基于Opencv与VC环境的视频采集图像滤波与角点检测运动跟踪 首先得装好Opencv-VC-based environment and Opencv video capture image filtering and tracking exercise corner detection equipment must first be good Opencv
object-detect
- 改程序能够读取视频文件并且可以检测到运动的物体，配置好opencv后可以直接运行，本程序以车辆监控为例子，所以可以用于智能监控-Reform program that can read video files and can detect movement of objects can be configured directly opencv run, the procedure for vehicle monitoring, for example, it can be used for i
MovingObjectDetection
- 运 动 对 象检测在面向对象的视频编码、基于内容的检索、安全监控等领域 都有重要用途，特别是在安全监控应用中，运动对象检测是基于视频的安全监 控异常报警任务的关键算法。由于实际监控背景一般比较复杂，例如背景中的 树枝叶晃动、场景照明亮度的变化等都会对运动对象检测造成影响，因此复杂 场景下的运动对象检测不是一项简单的任务。另外，当摄像机运动时，由于图 像背景是不断变化的，进一步增加了运动对象检测的复杂性。-Detection of moving objects in objec
03
- 真实场景下视频运动目标自动提取方法.主要的研究内容包括运动物体检测，分类和跟踪，研究成果可以广泛地应用在交通管理系统，视频监视系统和军事目标跟踪系统，同时还可以应用在基于内容的视频数据压缩编码中。-Real video scenes under the automatic extraction method of moving targets. The main content includes moving object detection, classification and tracki
target-detection
- 基于视频的目标检测跟踪的研究与实现 详细讲述了各种运动目标检测方法 光流法 帧差法-Video-based target detection and implementation of follow-up study to describe in detail the various methods of moving target detection method optical flow frame-difference method