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opencv
- 本系统主要实现视频中运动目标的跟踪，通过VC++开发工具构建一个目标跟踪软件系统。给定一段视频，使用OpenCV视觉库和Camshift算法来检测视频中运动的目标，借助计算机强大的计算能力和视频处理技术的结合，实现对视频场景中目标进行检测、识别、跟踪。-failed to translate
kalman-vedio
- 此方法为kalman视频跟踪，可以实现运动物体的检测及跟踪-This method for the Kalman video tracking, can realize the detection and tracking of moving object
human-tracking
- 本文提出了CT系统是一种适于室内室外环境的视频检测与跟踪系统，整个系统由运动物体检测、于东物体分析和人体运动跟踪三部分组成。该系统完全用软件实现，使用单个精致CCD数字摄像机得到的灰度图像序列作为输入，也可以用红外线图像序列，能够对单人或多人的运动型为进行监控。-CT system is proposed in this paper is a kind of suitable for indoor and outdoor environment video detection and track
c
- 基于视频图像处理技术的运动车辆检测与跟踪算法研究-Moving vehicle detection and tracking algorithm based on video image processing technology
detecting-and-tracking
- 视频序列中二维运动目标的检测与跟踪算法演示-Video sequences dimensional moving target detection and tracking algorithm demo
Motion-Detection-in-Video-
- 在VS2008环境下实现视频序列中，运动目标的检测和跟踪，包括帧差法、背景差分法、MeanShift算法。-In the VS2008 environment for video sequences, moving target detection and tracking, including frame difference method, background subtraction, MeanShift algorithms.
moving-object-detection-and-tracking
- 多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪,提出在多个摄像头下对目标检测与跟踪的算法-Multi-Camera Video Surveillance moving target detection and tracking is presented in multiple cameras under target detection and tracking algorithms
cx
- camshift算法程序实现视频中运动的目标的跟踪检测
tracking-run
- 运动视频检测，matlab编写的，可以实现彩色跟踪和轨迹显示-Motion video detection, matlab prepared, can achieve color tracking and track display
movingtargetdetectionandtracking
- 在道路交通管理中，为了获得车辆的运动数据，早期经常采用的是感应线圈等硬件测量的方法。而如果采用摄像头拍摄的道路视频，再用计算机软件处理的方法，则可以极大的增加方便性和灵活性。本文运动目标检测与跟踪研究如何让计算机从视频图像序列中获得物体运动数据。-Traffic management in order to obtain motion data of the vehicle, is a method often used early induction coil measurement hard
track
- pom 可利用进行视频检测与跟踪 基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法-pom is a kind of data structure
OpenCV
- 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 13 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算）
background-model8
- ：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
m10
- 背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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- 实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。 软件目前可实现以下功能： 1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响； 2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪； 3）实现车流量技术计数。 -To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
GMM
- 针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。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。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
opticalflowtracking
- 运动人体的检测，对采集的视频中运动目标的检测和跟踪，用到opencv相应的highgui库和cv库，能够很好检测出人体轮廓。-Human movement detection for video capture moving target detection and tracking, use the appropriate highgui opencv libraries and cv library, can well detect the body contour.
jianche
- 背景差分建模运动目标检测和跟踪，附有一个实验视频，点开就跑
matlab_beijingtiqu
- 视频检测系统是利用图像处理技术从运动图像序列中检测、识别、跟踪车辆的技术，获取所需交通流状态信息。常用方法是基于与背景相比较的方法。-Video detection system is the use of image processing technology, the detection of motion in image sequence recognition, vehicle tracking technology, to obtain the required traffic fl
VideoDemo
- VisualC++下实现的视频中运动目标检测和跟踪的demo，没有使用opencv。-Video moving target detection and tracking under VisualC++ demo achieved without using opencv.