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搜索资源 - moving segmentation
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帧间差法实现视频对象的分割，进行运动目标的检测小程序。-The frame difference method of video object segmentation, moving target detection procedures.
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自己写的基于轨迹分析和超像素分割的运动目标提取算法-Write their own moving object extraction algorithm based on trajectory analysis and super-pixel segmentation
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针对室内环境多运动目标的复杂性，本文提出了基于图像块近似连通性的图元分割方法。-The complexity of multiple moving objects in indoor environment, this paper proposes to approximate the connectivity graph based on the image segmentation method.
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运动目标的前景分割，适合初学者使用。分割效果还可以-The prospect of moving target segmentation, for beginners. Segmentation results can also
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背景建模和前景分割的方式把运动车辆提取出来。并进行最近临关联，输出目标轨迹。
MeanShift运动目标跟踪 matlab程序
1.截取跟踪目标矩阵rect
2.求取跟踪目标的加权直方图hist1
3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。
4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。
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是一个基于hsv颜色空间进行的运动目标分割-Is a moving target segmentation based on the the hsv color of space
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使用迭代算法对运动目标进行分割，阈值可以自适应调节-Using an iterative algorithm for moving target segmentation threshold can adaptively adjust
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Segmentation of moving objects efficiently from video sequence is very important for many applications. Background subtraction is a common method typically used to segment moving objects in image sequences taken from a statistic camera. Some existing
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通過實現前人的研究成果，首先進行簡單的視屏圖像分割並對分割結果進行運動目標跟蹤；然後通過對跟蹤目標和監控區域的位置狀態信息進行分析。實現提取視屏幀，圖像預處理，運動信息提取分析，運動目標檢測這些流程完成目標檢測。最後比較視屏提取人數的魯棒性，準確性，及時間上的差異。-Simple Screen image segmentation and segmentation results by the results of previous studies, the first moving objec
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复杂场景下运动物体的自动分割中的边缘算子检测中的程序编码 -Complex scenes automatic segmentation of moving objects in the edge detection operator program code
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运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况，对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法，首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测，并将其与图像分割技术相结合，得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测，其匹配过程仍基于互信息理论，实验结果证明：该算法具有较高的计算效率和准确性，应用前景广泛。-it is of important practical value
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Matlab的运动目标分割 车辆检测 平均建模背景差分-Matlab moving object segmentation of vehicle detection modeling background difference on average
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帧间差分法：一种比较简单的目标分割方法，在静态背景下，先通过视频序列建立相应的背景图，然后利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域，并进行膨胀、腐蚀等操作，从而提取出运动目标。-Frame difference method: a relatively simple object segmentation, in the static context, first established by video sequences corresponding background image, an
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：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
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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
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运动目标分割的有效代码，供初学者学习，非常重要
-Moving target segmentation valid code, for beginners to learn, very important
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基于光流算法的图像分割，能对两帧图像检测出其中运动的物体，并对其进行分割-Image segmentation based on optical flow algorithm, two frames to detect moving object, and carries on the segmentation
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运动分割: 获得运动部件的连续序列；运动分割: 获得运动部件的连续序列；-Motion segmentation: to obtain a continuous sequence of moving parts Motion segmentation: to obtain a continuous sequence of moving parts
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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
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This function SNAKE implements the basic snake segmentation. A snake is an active (moving) contour, in which the points are attracted by edges and other boundaries. To keep the contour smooth, an membrame and thin plate energy is used as regularizati
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