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基于opencv并在vc开发环境下的视频运动目标检测
- 基于opencv并在vc开发环境下的视频运动目标检测-Opencv-based development environment in vc video motion detection
track2
- 运动目标检测与跟踪：用的是pyramid L-K 光流追踪-Moving target detection and tracking: using a pyramid LK optical flow tracking
motiondetect
- 基于OPENCV开源函数库的运动目标检测，源码-OPENCV open source library based on the moving target detection, source
targets-detection-and-tracking
- 基于vc++6.0+opencv的运动目标的检测与跟踪，包括一个小车视频，主要功能是在噪声、静止背景下实现运动目标的检测-Vc++6.0+ opencv-based moving target detection and tracking, including a car video, the main function is in the noise, static background detection of moving objects
threeframedifference
- 三帧差法目标检测代码，通过引用opencv的一些函数和库文件，能在简洁的代码中实现对目标运动的检测-three frame difference for target detection
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
Opencv
- 利用Opencv完成静态背景下的运动目标检测-The use of static Opencv the context of the completion of the moving target detection
OpenCV_based_tracking
- 运动目标的检测跟踪在机器人视觉,监控测量和视频压缩编码等等方面有着广泛的应用，是近年来的一个研究热点。本文设计了一个基于OpenCV软件的运动目标检测跟踪实验平台，对摄像头视野中的运动目标进行实时检测和跟踪，并留下编程和硬件接口，为利用运动目标跟踪而进行机器人视觉和基于计算机视觉的测量监控研究打下基础。-Moving target detection and tracking in robot vision, monitoring measurements and video compressi
objectdetected
- LK算法实现视频中运动目标检测,利用OPENCV开发工具中的LK函数-object detect
OpenCV
- 基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台-OpenCV
timecup
- 基于运动目标opencv的时间差分运动目标检测-Opencv moving target based on the time difference moving target detection
OPENCVgmm_modeling
- 基于OPENCV高斯背景建模源码，可实现初步的运动目标检测-OPENCV Gaussian background modeling based on source code, enabling the initial detection of moving targets
blobtrack
- opencv实现运动目标跟踪，检测，自己开发的，效果不错-opencv tracking moving objects, detection, self-developed, good results
background-difference-method
- 利用OpenCV中背景差分的函数，进行背景差分法构建，可以很好的进行运动目标检测-Background difference method based on OpenCV
motion-detection-techniques
- 研究了基于混合高斯模型的运动目标检测技术,在分析了混合高斯模型的基本原理的基础上,使用了一种改进的混合高斯模型更新算法.在Visual C++6.0中利用OpenCV完成了相关算法,成功地提取出了运动目标和实验场景的背景,验证了该改进的混合高斯模型更新算法的可行性-OpenCV-based motion detection techniques I have read some articles, I feel you can, share
用光流法进行运动目标检测
- 采用光流法形式检测背景相对稳定的运动物体，编写语言为C++，所有视觉库为opencv(The optical flow method is used to detect moving objects with relatively stable background. The language is C++, and all visual libraries are OPENCV)
BackGround-Fore-Detect
- 包含一些常见的运动目标检测算法，有背景模型算法，混合高斯模型算法，帧差法，经典的CB法，所有源码皆可运行。(This package include some common Moving Object Detection algorithm.Such as the BgModel,CodeBook and Gaussian-mixture-model.)
Debug
- opencv实现视频处理运动目标检测，使用帧差法，但是易受背景噪声影响(Opencv implements video processing moving target detection, using frame difference method, but it is easily affected by background noise.)
opflow
- 成功运行，利用光流法检测出运动视频中的运动目标，并标记出特征点的运动轨迹。(using the optical flow method to detect the moving target in the motion video, and marking the trajectory of the feature point.)
运动目标检测
- 检测骑自行车的人，随运动轨迹框出，适合刚接触运用opencv进行目标跟踪的编程爱好者参考(Detect the cyclist displaying the movement track)