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OPENCV_GMM
- 基于OPENCV的GMM算法，通过时间推移建立视频图像的高斯混合背景模型，并可有效检测其中的运动目标。
利用OPENCV來實現高斯混合模型的背景相減
- 利用OPENCV來實現高斯混合模型的背景相減，可看到當前影像、前景及背景-OPENCV to achieve using GMM background subtraction, we can see the current image, foreground and background
code.rar
- 视频运动物体检测，采用混合高斯分布建立背景模型及差分方法对背景模型进行更新,Sports video object detection, adopt a mixed Gaussian distribution model and set up the background difference method to update the background model
Background_GMM.rar
- 混合高斯模型，建立背景模型，从而可以分离前景与背景,Gaussian mixture model, background model, which can be separated from foreground and background
DIP
- 图像的操作，及视频流的相关操作，基于opencv，运动目标检测，中值滤波，高斯背景模型，混合高斯模型-The operation of the image, and video streams related operations, based on the opencv, motion detection, median filtering, Gaussian background model, Gaussian mixture model
ga
- 基于混合高斯模型的背景建模方法的实现，用C++语言编写-Gaussian mixture model-based background modeling method of implementation, with C++ language
gussmodel
- 混合高斯模型建模，对视频中背景进行混合高斯建模，在摄像机不动的环境中应用广泛-Gaussian Mixture Modeling of video Gaussian mixture background modeling, at the fixed cameras are widely used environment
mixture_of_gaussians
- 这是一个视频图像处理的程序，通过混合高斯分布来建立背景模型，并且提取了运动目标，效果不错！-mixture of gaussians
gauss_model
- 目前比较流行的智能视频分析里用到的 混合高斯模型算法，可以用来建立背景。-Currently more popular where intelligent video analysis algorithms used in Gaussian mixture model can be used to establish the background.
gaussiangradient
- 是关于高斯混合模型的背景建模程序，是关于opencv改进的，自己编程的程序。-Gaussian mixture model on the background modeling procedure is about opencv improved, their own programming procedures.
yundongjiance
- 运动视频的背景建模与运动物体的检测，包含混合高斯模型和帧差法检测运动物体。使用opencv编写-failed to translate
yanjiu
- 关于自适应高斯混合背景模型的更新算法的研究-About adaptive Gaussian mixture background model update algorithm
GaussianBackground
- 高斯混合背景模型的一个简单示例，采用的是opencv2.4.8以上版本，简单易懂，适合新手学习-Gauss mixed background model of a simple example, the use of more than opencv2.4.8 version, easy to understand, suitable for beginners to learn
Q
- 本文以室内、外不同空间的人数统计为背景，研究基于图像的人员计数技术，对某时段内进出摄像机视野中指定区域的人数，或指定区域内在景人数进行统计。主要研究内容有以下几点： （1）人员计数方案论证：本文分析对比了不同人员计数算法，研究分析了基于像素、 基于Hough变换的人员计数算法的优缺点。 （2）基于像素统计的人员计数系统实现：①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像；②采用基于HSV颜色空间变换的方法对前景中的阴影进行抑制；③用前景像素数除以人数得到一个人的像素平均值，
matlab_gmm
- 针对单高斯建模的不足，提出高斯混合背景模型，可以检测出比较清楚的运动目标，经实验对比，噪声较少
背景差GMM
- opencv，vs2010 利用混合高斯模型，得到运动前景，与静态背景(Opencv and VS2010 use hybrid Gauss model to obtain motion foreground and static background)
高斯混合模型GMM-latentSpace-v2.0
- 用于背景建模实现视频运动目标分割 与目标跟踪算法(For background modeling, video moving object segmentation and object tracking algorithm)
一问 + 二问 VIBE_Code
- 用混合高斯模型进行背景处理，并能过滤微小的扰动，适用于动态背景(Use the mixed Gaussian model for background processing and to filter tiny perturbations for dynamic background)
改进的高斯混合背景模型的实现
- 利用改进的高斯混合模型对前景目标的提取有较好的作用，这是基于OpenCV的C++程序，请安装OpenCV库进行调试(The improved Gauss mixture model has a good effect on foreground target extraction. This is a C++ program based on OpenCV. Please install OpenCV library for debugging)
三种传统背景减除法
- 使用帧差法、均值法和混合高斯模型对背景进行去除、提取前景信息。来源于2017年研究生数学建模比赛D题。(The background information is removed and the foreground information is extracted by frame difference method, mean value method and hybrid Gauss model. D graduate from the 2017 mathematical modeling