搜索资源列表
CapScreenAndAudio
- CapScreenAndAudio说明： 用C#实现的录屏软件，录制为AVI格式。获取文件大小及帧数，然后输入开始帧数和结束帧数，单击“分割”按钮，即可分割该视频文件。(CapScreenAndAudioDescr iption: C# implementation of the screen recording software, recorded as AVI format. Get the file size and the number of frames, and then ente
pyscenedetect-master
- 检测视频中镜头，对视频进行分割，使用python语言。(Detect video shots, video segmentation)
tnn7_code_201212141110
- 人脸检测与跟踪是一个重要而活跃的研究领域，它在视频监控、生物特征识别、视频编码等领域有着广泛的应用前景。该项目的目标是在FPGA板上实现实时系统来检测和跟踪人脸。人脸检测算法包括肤色分割和图像滤波。通过计算被检测区域的质心来确定人脸的位置。该算法的软件版本独立实现，并在matlab的静止图像上进行测试。虽然从MATLAB到Verilog的转换没有预期的那样顺利，实验结果证明了实时系统的准确性和有效性，甚至在不同的光线、面部姿态和肤色的条件下也是如此。所有硬件实现的计算都是以最小的计算量实时完成的
LicenseplateRecognition
- 车牌牌照检测识别完整源代码 开发环境：vc6.0和opencv1.0 整体功能：是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。 实现功能： 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头. 打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。(License plate recognition)
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.)
17
- 17.【跟踪分割视频中运动的物体】segment_objects(17. [tracking segmentation of moving objects in video] segment_objects)
shotsegments-master
- 本代码实现了视频镜头分割，采用基于颜色直方图的方法(This code implements the video shot segmentation, using the method based on color histogram)
OTSU
- 视频处理中的类间最大差分法，进行图像分割，为后续处理准备。(Video processing in the class of the maximum difference between the method of image segmentation, preparation for the follow-up.)
OpenCV_By_Example(中文版)
- 该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示： 第1章 OpenCV的探险之旅; 第2章 OpenCV基础知识介绍; 第3章 图形用户界面和基本滤波; 第4章 深入研究直方图和滤波器; 第5章 自动光学检测、目标分割和检测; 第6章 学习目标分类; 第7章 识别人脸部分并覆盖面具; 第8章 视频监控、背景建模和形态学操作; 第9章 学习对象跟踪; 第10章 文本识别中的分割算法; 第11章 使用Tessera
帧间差分法
- 帧间差分法分割目标物，分割效果良好，内附测试视频，已经调试成功，可以使用。(The inter frame difference method is used to segment objects, and the segmentation results are good. The test video is attached, which has been successfully debugged and can be used.)
车牌识别(含GUI，语音播报)
- 一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。(A complete license plate recognition system should include vehicle detection, image acquisition, image preprocessing, licen