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background_diff
- 利用平均背景去除法在食品中进行前景的提取，然后用蓝色标记前景-Using the average background removal in food foreground extraction and then the blue marker prospects
picture--chasing
- 背景建模和前景分割的方式把运动车辆提取出来。并进行最近临关联，输出目标轨迹。 MeanShift运动目标跟踪 matlab程序 1.截取跟踪目标矩阵rect 2.求取跟踪目标的加权直方图hist1 3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。 4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。
koutu
- 本程序基于matlab，能够实现对视频中图像进行抠图，并能将提取出的前景图像合成到新的背景上。-Matting, and can extract the foreground image is synthesized into a new background video image.
17528shipinguanjzhenjiansu
- 视频检索中差分提取背景，关键提取及预处理，已有良好的差分效果-Differential extraction of background video retrieval, critical extraction and pre-processing, has a good differential effect
TestBlob
- 实时监测的快速影像分割方法 BLOB分割，对背景相对确定，有实时性要求的影像分割，目标提取有非常好的效果。-Real time monitoring of fast image segmentation method to determine the relative BLOB segmentation, background, with the requirements of real-time image segmentation, object extraction results are
GS
- 基于混合高斯模型的算法，我们可以利用该算法提取前景，检测背景！-Gaussian mixture model-based algorithm, we can take advantage of the the algorithm extracted prospects, detect background!
ForegroundExtract
- 视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。一种简单的办法是对所观察到的图片取平均，但这样做也有很多弊端，首先，这种办
Binarization-transformation
- 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值 二值化 的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。-An image including the target object, the background, as well as noise, in order to be extracted directly from the multi-value binarized digital image of the
wode
- 提取动态视频中的静止背景，用MATLAB编写的代码-BACKGROUND EXTRACTION
Motion_detect_with_RGBshadow_remove
- 利用背景减除法进行运动前景分割，而后利用归一化RGB颜色空间进行阴影减除，利用连通域进行滤澡，对每一帧进行运动前景提取。-Motion detection by background subtraction and RGB shadow removing method.
Haris
- 角点检测，用于运动背景特征点提取，对图像匹配，拼接，运动目标提取有用-Corner detection, feature point extraction for moving background, image matching, mosaic, moving target extraction of usefu
zhifangtu
- 通过统计视频图像各帧图像某像素在不同灰度级区间内的频数来提取背景图像-STATS video image each frame image of a certain pixel in a frequency within the interval of the different gray levels to extract a background image
beijingtiqu
- 自己写的matlab代码，利用均值法提取视频的背景-Matlab code writen by myself, using the mean method to extract video background
crack_detection
- 处理图像，利用提出高频的方法，把图像中的裂纹提取出来。能比较好的把背景图像和裂纹分割开来。-Processing images, the use of the proposed high-frequency method of the cracks in the image extracted. Good background image and crack separated.
Vehicle-Recognition-System
- 1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 -First click Load Image menu item (loaded background and foreground images), below the image in the image file fol
renliantezhengquyu
- 首先利用人脸的色彩特征和自适应阈值法实现特征候选区域和人脸肤色区域的分离，然后利用人脸的几何特性将连通的特征候选 区域保留下来作为人脸特征区域。后续的特征提取可以在这些人脸特征区域中完成。一般的人脸特征提取方法都可以将该方法作为提高效 率的预处理操作。实验证明，该方法具有高效率、低计算量的特点，并且受人脸表情、图像角度和背景的影响较小。-First, the use of the color characteristics of the human face and adaptive t
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- 提出了将信号进行相空间重构后再采用奇异值分解, 对分解后的主成分进行包络分析, 从而提取信号的隐含特 征的方法, 并将该方法应用于齿轮的局部故障振动特征信号的提取中。数值仿真实验结果表明, 该方法能有效提取强背景 信号及噪声中的弱冲击特征信号, 是一种有效的弱信号特征提取方法。采用该方法对齿轮振动信号进行故障特征提取与识 别, 结果与实际情况相符。-Signal implicit characteristic of phase space reconstruction, and th
GaitRecognition
- 里面包含了步态识别的整一套流程的代码实现，包括从视频流里面提取图片帧，背景建模，提取运动目标（运动检测），形态学处理（膨胀与腐蚀，连通性检测），归一化大小，步态能量图的构建，主成分分析（PCA）降维,线性判别分析（LDA）分类等等功能的代码实现。均通过测试。-Contains the gait recognition of the whole process of a set of code, including the extraction and picture frames from th
mubiaojiance
- 目标与背景分离，快速地提取目标，并使用最小矩形法框出目标。-Target and background separation, and quickly extract the target, and use the smallest rectangle method box to the target.
based_entropy
- 根据《基于信息熵的图像分割阈值迭代改进算法》论文实现的一个小函数，函数功能是实现目标图像与背景图像的分割，能够提取出感兴趣图像的位置和边缘信息,重要部分有注释-Based on the " threshold of image segmentation based on information entropy iterative improvement algorithms papers to achieve a small function function function is t