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Demo of the background/foreground detection algorithm
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这个代码功能是格式化需要输入内容的文本框，同时对输入的数据进行检查和验证。每当按键产生变化，如回车，粘贴等动作时，文本框会自动检查和修改。
另外代码具有自动文本全选、改变文本框颜色、默认背景/前景色、保存当前输入内容以被撤消时恢复用。支持各种类型的字符和数字格式化，支持按键检测，如按 ESC撤消，按回车和向下箭头键调到下一个文本框，类似TAB键，支持回车声音事件、聚焦和失焦颜色编号等。-This code function is to format the text box to enter
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backgroungd foreground detection
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针对在复杂背景中检测出多批特定运动目标并实施分配批号实行标记跟踪，本文利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数以及基本框架，建立了一个由人机交互界面模块；运动物体的前景检测模块；运动物体的团块特征检测模块；运动物体的团块跟踪模块轨迹生成模块；轨迹后处理模块组成的视频图像运动目标分析系统。-Aim at detecting，tracking and marking multipule specific targets in complex
background．We use the ba
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Tracking people in a dense crowd is a challenging problem
for a single camera tracker due to occlusions and extensive
motion that make human segmentation difficult. In this
paper we suggest a method for simultaneously tracking all
people in a
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基于C#的视频前景检测与背景建模，包括实现代码和论文解释。-C#-based video background modeling and foreground detection, including the implementation code and the paper explains.
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本算法是在openCV的平台下一种视频前景检测的方法，是Liyuuan在ACM Multimedia 2003会议中发表的论文的思想
-This algorithm is a video openCV platform foreground detection method, the idea of Liyuuan of papers published in the ACM Multimedia 2003 conference
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智能视频监控运动目标检测,检测目标运动，前景和背景区分-Moving object detection, intelligent video surveillance, detection of target motion, foreground and background distinguish
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智能视频监控运动目标检测,检测目标运动，前景和背景区分-Moving object detection, intelligent video surveillance, detection of target motion, foreground and background distinguish
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展示opencv中运动跟踪框架的使用，如前景检测模块、新团块检测模块等-Show the usage in motion tracking framework in opencv, such as foreground detection module, a new mass detection module
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基于Opencv的视频序列前景检测模块，可以用来检测自动化目标跟踪的初始位置-Opencv based video sequences foreground detection module,can be used to detect the initial position in automated target tracking
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基于opencv的前景物体检测，非常好用的程序-The foreground object detection based on OpenCV
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三帧差法的实现，用于动态目标检测，分出背景和前景-Three implementation of frame differential method for dynamic target detection, the background and foreground
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少，图像特征提取，(ViBe is a pixel level video background modeling or foreground detection algorithm is better than several well-known algorithms, hardware memory footprint, image feature extraction)
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目标检测，对包含动态背景信息的监控视频，设计有效的前景目标提取方案。(Target detection, an efficient foreground object extraction scheme is designed for surveillance video with dynamic background information.)
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对包含动态背景信息的监控视频，设计有效的前景目标提取方案。(Target detection, an efficient foreground object extraction scheme is designed for surveillance video with dynamic background information.)
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optic disk citra fundus menggunakan matlab
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In this paper, we present an approach toward pedestrian detection and tracking from infrared imagery using joint shape and appearance
cues. A layered representation is first introduced and a generalized expectation-maximization (EM) algorithm is dev
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该程序是用混合高斯建模+卡尔曼滤波实现，结果依赖于前景检测效果，结果效果较好，但背景干扰较多。(The program is to use mixed gaussian modeling + kalman filter implementation, the result depends on the foreground detection results, the effect is better, but more background interference.)
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