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app_updated
- 差分法提取目标时,为了保持背景的实时性,需要对不背景进行自适应更新,用VC编程-differential extraction of the target, in order to maintain the real-time background, the background is not necessary to conduct adaptive updated programming with VC
backgroundtest
- 一个是通过采用帧间差分法从多帧连续图像提取背景 另一个是通过背景提取运动物体-is through the use of an inter-frame difference from consecutive multi-frame images from the background through another campaign objects from the background
rebuild
- 运用差分法将动态图像序列的背景重建 用少数的帧就能建立一幅不包含运动目标的背景
运动目标检测
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。随书所带的视频在测试图的“第九章”文件夹内。
VideosTargetDetection.rar
- 1. 静态背景下的背景预测法目标检测2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法4. 重心多目标跟踪方法 ,1. Static background prediction in the context of target detection method 2. Static background frame difference method for target detection 3. Mean Shift Object Tracking Method 4.
yundongmubiaojiance.rar
- 运动目标跟踪算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 ,Moving Target Tracking Algorithm include: 1. Quiescent in the context of target detection in the context of prediction 2. Static background frame difference metho
avi.rar
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。,Video Demo algorithm includes: 1. Static background prediction in the context of target detection 2. The conte
usb-carmer-matlab-RT-process
- 通过计算机usb摄像头进行图像采集，然后实时处理，跟踪其中运动物体，并进行计数，采用中值滤波法得到背景，并根据需要进行更新，视频处理采用了动态差分与前景差分结合的方法，效果比较理想，但无法解决人物重叠的问题-Usb camera through the computer for image acquisition, and real-time processing and tracking moving objects in which, and the count median filter
Backgroud
- 在opencv中对视频用背景差分法对它进行背景提取。-The image and video processing, opencv in the video noise denoising, and background subtraction method for background extraction.
imgtest4
- hog+svm和基于中值建模的背景差分法的行人检测-hog+svm and pedestrians modeled based on the median background subtraction method to detect
CarDetect2
- 基于opencv的车辆检测并计数，采用的算法是背景差分法。计数很准确，效果很好(Opencv based vehicle detection and enumeration, using the algorithm is the background difference method. The count is accurate and the effect is good)
39578053automsft
- 该程序实现了在无目标时使用背景差分法自动检测目标，当目标完全进入图像中后，改用meanshift方法对目标进行跟踪(meanshift TRACKING IN video)
代码
- 静态背景 ，显著目标提取，帧间差分法，背景差分法，运动目标提取(Moving object extraction)
bgdifference
- 本文件中含有代码文件和图片，及相应的使用说明。使用的是基于差分背景法实现多目标的跟踪，以前我下载一个同名的不能用，这是我在下载下来不能用的代码上改编的，亲测可用了，相应的运行说明在readme中。(Using background difference method to track multiobjects,the process of running is writed in readme.txt)
目标跟踪project3
- 多目标跟踪，数字图像处理，个多目标跟踪的matlab代码，里面附有说明文档。其中背景差分法可以实现实时更新。该代码在检测与跟踪少量目标时效果很好，但是跟踪目标大于8后，效果下降很多(Multi-target tracking)
da
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法，它用于把弱分类器联合成强分类器；SVM本身就是(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haa
fa(4)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程)(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based SVM Classifier + fast
ga (6)
- 基于码本（codebook）的背景建模的背景差分法+级联基于LBK或haar的adaboost和基于hog的svm分类器+快速hough圆变换进行人头识别+基于区域特征的目标跟踪算法。(编程) AdaBoost是一种增强性机器学习算法(Background modeling based on codebook (codebook) background difference method + cascade based on LBK or Haar AdaBoost and hog based
smoke_test
- 简单实现烟雾检测，在本次所采用的简易方法中，采用的是基于背景差分法(Simple realization of smoke detection)
毕设
- 在静止背景下使用背景差分法和帧间差分法进行移动目标的检测(Moving target detection using background subtraction and inter-frame subtraction in static background)