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基于OpenCV的运动目标检测方法研究与应用
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基于OpenCV的运动目标检测技术
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基于OpenCV的运动目标检测与跟踪
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Tracking_and_Object_Classification_for_Automated_S
- O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》. 这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”,把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。-O. Javed and M. Shah. " Tracking and object classification for automated surveillance" .
RealTimeMeanShiftTrackingusingOpticalFlowDistribut
- 利用mean shift算法实现实时目标跟踪,并使用光流法进行目标检测-Using mean shift algorithm for real-time target tracking, and use the optical flow method for target detection
OpenCV_ObjectDetection_HowTo
- OpenCV 中的快速目标检测-Rapid object detection in OpenCVOpenCV
An-improved--background-model-
- 在移动目标检测中的,在高斯背景建模的基础上滤除阴影OpenCV-An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection(在高斯背景建模的基础上滤除阴影OpenCV
OpenCV-VIDEO-DETCTION
- 计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作 为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪,就是对视场内的运动目 标,如人或车辆等,进行实时的观测,并在此基础上对被观测对象进行分类,然 后分析它们的行为。近年来,计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过 渡到对动态图像序列的研究上面,这方面的典型应用包括自动化的视频监控系 统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频 图像中的
OpenCV-application
- 先介绍实现视频图像目标检测的几种算法,然后介绍一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCV,主要阐述该类库的特点及其结构,最后通过“检测一个视频中的运动物体”这一实例探讨了使用OpenCV进行编程的方法。-First, the algorithm of target detection based on video images, and then introduced a kind of open source computer vision library OpenCV, main chara
object-dect-pdf
- 几篇关于运动目标检测的学位论文,基于opencv-Several papers on moving target detection dissertation, based on opencv
FIVE
- OpenCV实现静止背景下运动目标的检测,通过背景差法检测出运动的目标。-OpenCV implementation static background moving target detection by background subtraction method to detect moving targets.
MFC-OpenCV
- OpenCV视频教程,目标检测与跟踪,车辆特征识别,人脸识别,字符识别,特征提取, 图像分割,手势识别,计算机视觉视频教程,opencv基础知识 -OpenCV is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial use. It has C++, C, Python and Java interfaces
opencv--jiance
- 基于visual和opencv的运动目标检测,背景差分法-Opencv based on visual and moving target detection, background subtraction
opencv-doc
- 图像数据操作(内存分配与释放,图像复制、设定和转换) 图像/视频的输入输出(支持文件或摄像头的输入,图像/视频文件的输出) 矩阵/向量数据操作及线性代数运算(矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解) 支持多种动态数据结构(链表、队列、数据集、树、图) 基本图像处理(去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构) 结构分析(连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化)