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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
FindMoving
- 由运动目标检测的两种基本方法----帧间差分法和背景差分法,借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测系统。该系统首先对不同途径采集的视频图像序列进行相关的预处理之后，分别采用不同检测算法检测出图像序列中的变化区域，最后用形态学滤波和连通性分析对变化区域进行后处理，从而将视频图像序列中的运动目标比较可靠地检测出来。-The two basic methods of moving target detection---- inter-frame diffe
liangzhenchafenfa
- opencv 两帧差分法的运动目标检测算法-opencv two difference method of moving target detection algorithm
sanzhenchafenfa
- opencv 三帧差分法的运动目标检测算法-opencv three difference method of moving target detection algorithm
wuzhenchafenfa
- opencv 五帧差分法的运动目标检测算法-opencv five difference method of moving target detection algorithm
Camara_ctrl
- qt平台 OPENCV实现背景差分法的目标跟踪，可以设置阈值调节搜索框和二值化背景，初学目标跟踪必学的算法-qt platform OPENCV achieve background difference method for target tracking, you can set the threshold adjustment search box and two values of the background, beginners will learn th
Classic-difference-algorithm
- 基于OPENCV的经典的差分算法，有快速，准确的特点-Classic difference algorithm based on OPENCV, fast, accurate features
ThreeZhen
- 基于Opencv方法做的一个先利用三帧差分法检测视频中运动目标！，再利用adaboost算法检测人脸！能运行效果有待改进！-Opencv based method to do a first use of three difference method to detect moving objects in video! , Re-use adaboost algorithm to detect human face! The effect can be improved to run!
shuju1118
- 背景差分算法实,opencv初试牛刀，用的是第二版的-Background subtraction algorithm
3zhenchafen
- opencv 代码，运动物体检测的3帧差分算法，对于初学者来说还挺好用的-moving object using opencv
Canny
- Canny边缘检测算法： 用高斯滤波器平滑图像； 用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向； 对梯度幅值进行非极大值抑制； 用双阈值算法检测和连接边缘。 -canny contour extraction algorithm
zhencha
- 三帧差分法，实现运动检测，高效，可配合其它算法使用。-Three difference method for motion detection, efficient and can be used with other algorithms to use.
sift
- sift 演算法 包含高斯金字塔、高斯差分、特徵點描述、特整點比對-sift algorithm
Otsu方法
- opencv做的otsu方法,一、Otsu算法原理 Otsu算法（大津法或最大类间方差法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 设t为设定的阈值。(otsu made