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This algorithm is presented as an alternative to graph-cuts. The operation is very simple, and can be thought of with a biological metaphor: Imagine each image pixel is a “cell” of a certain type. These cells can be foreground, background, undefined,
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使用背景建模法和时间差分法的前景分割，使用找轮廓的方式显示移动物体的位置-Background modeling using time-difference method and the prospect of partition, use the display profile to find the position of moving objects
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该程序能够在两块显示屏之间播放字幕.一个显示屏称编辑屏,可以编辑现有的文稿.另外一个显示屏滚动播放字幕,可以镜像模式播放.字幕可以自定义字体,前景色,背景色,播放速度.可以添加监视路径,当路径中有文件添加,修改或者删除时,实时的更新播放列表.-The program between the two display subtitles. A display that edit screen, you can edit an existing presentation. A display scro
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模拟使用历史记录控件，类似cpu 内存使用历史记录，可以设置保存记录条数，自动调整大小，任意设置背景色 前景色 线颜色宽度 格子长宽等等，个人感觉很好用。-Simulation using historical records control, similar cpu memory usage history, and can be set to save the number of records, automatically resized arbitrarily set the color
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混合高斯模型，提取前景和背景。效果勉强，可直接使用。-Mixed Gauss model, extraction of foreground and background.
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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