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multiple-object-detection
- 多目标检测，可用于视频监控，视觉目标跟踪，运动检测，及其它图像处理中的相关应用。-This code contains multiple object detection adaptable to visual surveillance, visual object tracking, motion estimation and other image processing applications.
GMM
- 本代码建立高斯混合模型(高斯多模型)(GMM)，将其用于计算机视觉领域的视频目标检测/视频监控/运动检测/运动目标检测/视频目标跟踪等相关应用中。-This code sets up Gaussian mixture model(Gaussion Mixture Model, GMM) with image sequences for the research and application field of computer vision, using GMM for visual objec
motion-tracking-system-
- 本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法:背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC++编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。 -OpenCV-based motion tracking sys
detection
- 里面是10篇关于智能视频监控中运动目标检测，识别，跟踪等的文章，还包含了两篇关于人运动检测识别的综述，希望对大家能有所帮助。-There is a 10 on the intelligent video surveillance in moving target detection, identification, tracking and other articles, also includes two on human motion detection to identify a synt
03
- 真实场景下视频运动目标自动提取方法.主要的研究内容包括运动物体检测，分类和跟踪，研究成果可以广泛地应用在交通管理系统，视频监视系统和军事目标跟踪系统，同时还可以应用在基于内容的视频数据压缩编码中。-Real video scenes under the automatic extraction method of moving targets. The main content includes moving object detection, classification and tracki
program
- 在连续视频序列中，实现对运动目标的检测与跟踪-Target Detection and Tracking
shipingjiancedfskf
- 可能对视频中运动目标进行检测和跟踪的算法源代码及演示代码，程序定位准确，环境抗噪能力强。-Possible to detect moving objects in video tracking algorithm and source code and demo code, program positioning accuracy, strong anti-noise environment.
zhenchafaxingrenjiace
- 利用运动目标检测中的帧差法对视频中的行人进行检测和跟踪，取得了比较好的效果，可以学习借鉴。-The use of moving target detection in the frame difference method for video of the pedestrian detection and tracking, to obtain a relatively good results, can learn from.
tracking
- 目标跟踪，视频中的运动目标检测与跟踪,matlab 代码，简单易懂-object tracking.motive object detection and tracking in videos.
Effectual-Method-for-Crowd-Counting
- 对固定镜头下视频序列中运动人体的检测和跟踪方法进行研究，利用灰度图像差分双向投影信息检测人体目标，提出一种基于统 计运动区域几何特征固定比例的分割算法，使用最近邻匹配方法对人体进行跟踪。-Video sequences in the detection and tracking of the movement of the human body to study under the fixed lens, bi-directional projector information using
jisi
- 运动目标的检测是视频处理过程中后续跟踪技术的基础,其检测结果的好坏直接关系到能否跟踪到运动目标及跟踪准确度问题。运动目标的检测就是从机器视觉系统获取的序列图像中把前景,运动,目标分割提取出来的过程。本文描述了机器视觉中运动目标检测的主要方法
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
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）
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.
Video-Demo
- 使用vc++编写的基于视频的运动目标识别与跟踪，对视频中的车辆进行检测跟踪。-Prepared using vc++ video-based moving target identification and tracking of video vehicle detection and tracking.
多目标跟踪，opencv+vs(245022)
- 播放一段视频，将对视频中的多个运动目标进行检测和跟踪(By playing a video, you will detect and track multiple moving objects in the video)
movement_detecting
- 本代码实现的是视频中运动目标的分割,采用了三帧差法进行目标检测。(The code is in the video moving target segmentation, using three difference method for target detection.)
zhenjiancha
- 对视频中的运动目标进行检测与跟踪，采用帧间差法跟踪结果用矩形框表示。(The moving objects in video are detected and tracked, and the result of tracking by frame difference method is represented by rectangle box.)
亚像素级角点检测
- 角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测(Using the edge of the damaged area, i.e. the color and structure of the edge, the information content of the damaged info
基于帧间差分法的视频目标检测系统
- 运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测，一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点，是整个计算机视觉的研究难点之一"。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用，所以能否将运动物体从视频序列中准确地检测出来，是运动估计、目标识别、行为理解等高层次视频分析模块能否成功的关键。