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Camshift运动物体识别跟踪与控制鼠标-Camshift motion tracking and control of the mouse object recognition
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去除彩色图像中的阴影，以便于图像分割，物体识别以及跟踪-To remove the shadow of color images in order to facilitate the image segmentation, object recognition and tracking
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This library implements the KLT Tracking algorithm [2004] for Feature Tracking in Video useful in computer vision tasks like object recognition, image indexing, tracking and structure from motion. This implementation uses programmable Graphics Hardwa
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本翻译是直接根据 OpenCV Beta 4.0 版本的用户手册翻
译的，原文件是：
<opencv_directory>/doc/ref/opencvref_cv.htm, 可
以从 SOURCEFORG 上面的 OpenCV 项目下载，也可以直
接从 阿须数码 中下载：
http://www.assuredigit.com/incoming/sourcecode/o
pencv/chinese_docs/ref/opencvref_cv.htm。
翻译
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很好的动态物体识别和跟踪源码。可以利用摄像头也可以读取AVI文件-Very good dynamic object recognition and tracking of source code. Camera can be used to read AVI files can also be
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一种snake算法实现轮廓跟踪，可用于图像分割、目标识别等图像处理相关领域。-Of a snake contour tracking algorithm can be used for image segmentation, object recognition and other image processing related fields.
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一种基于纹理的Mean Shift目标跟踪算法Matlab源代码,论文<Robust Object Tracking using Joint Color-Texture Histogram>发表在2009年的International Journal of Pattern Recognition and Artifical Intelligence.-Matlab Code for An Texture based Mean Shift Tracking Algroithm. The
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运用Opencv视频图像处理库编写的离线签名识别，首先选取16个签名做训练样本，再对剩下的样本进行测试-The use of video image processing library Opencv prepared off-line signature recognition, first select the 16 signatures to do the training samples, and then the remaining samples for testing
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采用 CAMSHIFT 算法快速跟踪和检测运动目标的 C/C++ 源代码，OPENCV BETA 4.0 版本在其 SAMPLE 中给出了这个例子。算法的简单描述如下-This application demonstrates a fast, simple color tracking algorithm that can be used to track faces, hands . The CAMSHIFT algorithm is a modification of the Meanshi
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人体运动视觉分析主要包括运动目标检测、 运动 目标分类 、 人体运动跟踪、 人体行为识别与描述四个环
节 ， 在多领域具有广阔的应用前景． 本文从上述四个方面综述了人体运动分析的研究现状， 对人体运动分析的热点
难点进行讨论 ， 对可能的发展方向进行阐述和展望．-Visual analysis includes moving object detection,moving object classfication,human tracking and activity recogni
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本书从机器学习的角度介绍了基于视觉的运动分析领域的最新算法和系统。-Techniques of vision-based motion analysis aim to detect, track, identify, and generally understand the behavior of objects in image sequences. With the growth of video data in a wide range of applications from visua
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
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本程序完成了对运动图像的识别与跟踪功能，程序里自带了测试的图像-The program to complete the identification and tracking of moving images, the program comes with the test image
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基于OPENCV的演示程序，能进行动态物体的识别与跟踪，里面有C的源代码，还有可执行文件，是初学者很好的例子。-Based on the OPENCV demo program, can be used for moving object recognition and tracking, which are C source code, and executable file, is a very good example for beginners.
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基于opencv运动物体识别与跟踪的完整算法，进入主程序后须自己修改视频存放路径参数。-Complete algorithm based the opencv movement object recognition and tracking, into the main program have to modify the video storage path parameters.
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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SIFT匹配（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Matching SIFT (Scale invariant feature transform, Scale invariant feature transform) is a co
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OpenCV的模式识别，图像处理，与运动物体跟踪编程-
OpenCV pattern recognition, image processing, and moving object tracking program
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本书是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖 Python 语言讲解了基础理论与算法,并通过
大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、
立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。(This book is an authoritative guide to computer vision programming, which explains basic theories and algorithms based on
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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
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