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搜索资源 - object detect video
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
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人脸检测的程序，用的haar特征和adboost算法，基于opencv的在VS2010上成功运行的C程序。可以检测静态图片，视频，和摄像头的视频中是否含有目标对象的程序。-Face detection program, with the the haar characteristics and adboost algorithm, based on opencv run successfully on VS2010 C program. The program can detect static
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读入视频序列，对视频输出窗口中的运动物体进行检测，如果有运动的物体，则将其用矩形框标记出来-Reads the video sequence to detect moving objects in video output window, if there is a moving object is marked with rectangles
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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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针对智能视频监控中运动目标的检测，提出了一种基于字典学习的背景建模方法．结合时空域信息对视频中的每个位置进行字典学习来描述场景信息．利用背景频繁出现的特性，将字典中的词划分成描述背景的词和描述前景的词．用字典表达对应位置的结构，并根据字典中贡献最大词的属性对当前位置进行背景判断．根据判断的结果对字典进行实时更新．在公共的视频数据库上与传统的背景建模方法相比较，所提方法可以较好地检测出前景目标．-Intelligent video surveillance to detect moving tar
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Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
Applications include object recognition, robotic mapping and na
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matlab code for How to Detect and Track Red Colored Object in LIVE Video
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十字路口车流通量及车身颜色的统计通过MATLAB创建系统对象，用于读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。颜色提取算法采用 RGB 颜色模型，利用MATLAB进行仿真-Crossing the circulation of the car and body color statistics by MATLAB to create object system, used to read th
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matlab视频中运动物体检测程序，可以检测到视频中的运动物体，并在视频播放中标记。-Matlab video in the moving object detection program, you can detect the moving objects in the video, and in the video playback mark.
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以常见的监控摄像头的实时视频信号为输入采用基于神经网络的YOLO目标检测算法进行检测与特征提取，最后利用自己的多目标追踪算法实现人流量统计和目标对象保存(Taking the real-time video signal of the surveillance camera as the input, the YOLO target detection algorithm based on the neural network is used to detect and extract the
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