搜索资源列表
targetcount
- 能够实现对视频监控系统中运动目标的自动计数,采用神经网络算法
Multiimage
- 基于opencv的用vc++实现的多图像目标物计数及其在围棋进程记录中的应用算法 -Based on Opencv Multi-image sighting vane counting and in go chess pieces advancement record application algorithm Using VC++
WatershedTransformation
- 基于分水岭变换的目标图像的分割与计数方法 计算机工程-Based on Watershed Transformation Target Image Segmentation and counting methods computer engineering
count
- 一种基于动态图像的多目标识别计数方法，用于目标识别-Dynamic image based on multi-target recognition counting method
jishu
- matlab代码可以实现对于目标数量检测，实现计数功能。-matlab code can achieve the target number of detectors to achieve counting function.
HOG_OpenCV
- HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。Navneet Dalal and Bill Triggs首先在05年的CVPR中提出HOG，用于静态图像or视频的行人检测。-HOG i.e. histogram of oriented gradien
matlab-with-traffic
- 对实时视频数据做二值化处理，实现目标分离跟踪检测，实现计数。通过对目标特征点连续多帧跟踪，利用最小二乘法实现测速。-traffic 凑难听
LevelSet
- 水平集分割算法，matlab实现。自动初始化方形轮廓线。分割后自对图像上分离的目标进行计数。-Level set segmentation algorithm, implemented by matlab. Automatic initialization square contour.
three-difference-method
- 基于背景差分法。本程序使用的三帧差分法。实现对目标进行跟踪计数。-Based on background subtraction. The program uses three difference method. Track to achieve the goal counted.
jishu
- 对视频目标进行计数处理，jishuchuli-count,for the video
VehicleTrack
- 视频车辆检测，主要是介绍视频中的车辆运动目标的检测和跟踪计数(The detection of video vehicle mainly introduces the detection and tracking of moving targets in video)
MulTLD
- 多目标跟踪轨迹划分，标号，计数。利用背景差法做检测(multi-objec tracking)
multiObjectTracking
- 可以视频中把车辆标记出来 并计数 识别出来的车辆完整得以他们的数字编号 输出为图片(You can mark the vehicle in the video and count the identified vehicles, complete their digital numbers and output them as pictures)
easyTack_DEMO_V0.1
- 打开视频文件，通过运用高斯混合模型对运动物体建模，统计运动数量，通过kalman滤波进行目标跟踪。(Open the video file, through the use of Gaussian mixture model of moving objects modeling, statistics, the number of motion, Kalman filtering target tracking.)
UCI的光学字符识别数据集
- 其目标是将大量黑白矩形像素显示器中的每一个识别为英文字母中的26个大写字母之一。字符图像基于20种不同的字体，并且这20种字体中的每个字母随机失真以产生20,000个独特刺激的文件。每个刺激被转换成16个基本的数字属性（统计矩和边缘计数），然后将其缩放以适合从0到15的整数值范围。我们通常在前16000个项目上进行训练，然后使用结果模型预测剩余的4000个字母类别。请参阅上面引用的文章以获取更多详细信息。(The objective is to identify each of a large
MATLAB疲劳检测系统（GUI界面）
- 1.基本内容 本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先