搜索资源列表
matlab-vidio-capture
- 用matlab读取视频文件中的图像，并对图像中的运动目标检测跟踪-using Matlab read video files of images, as well as images of Moving Target Detection
vediodetecttrack
- 一个从视频序列图像中检测运动目标的程序，可从摄像头实时捕获信息。
OPENCV_GMM
- 基于OPENCV的GMM算法，通过时间推移建立视频图像的高斯混合背景模型，并可有效检测其中的运动目标。
Opencv_shipincaiji
- 一个不错的基于Opencv与VC环境的视频采集图像滤波与角点检测运动跟踪的vc程序.可以实现opencv图像滤波，opencv人脸角点检测，opencv运动跟踪程序，在该程序界面上可进行以上每个功能测试.
人体步态跟踪识别bate版
- 人体步态跟踪识别bate版，建立自适应背景，对图像序列的运动人体进行步态识别。自动检测-human gait recognition IASAS version tracking, establish adaptive background, the image sequence for the movement of human gait recognition. Automatic detection
MovingDetection
- 用Opencv实现的一个运动检测的程序。通过摄像头捕捉，把捕捉到的图像分为前景和背景，从而检测出运动图像。-Achieved with Opencv a motion detection process. Captured by the camera, the captured image are separated into foreground and background, to detect the moving image.
DVR_Main
- 可用在停车场开发，图像采集，运动检测等功能-Available in the parking lot development, image acquisition, motion detection functions
capture-of-moving
- 本文详细介绍了在视频图像的基础上用!"#$ & ’(( )*+ 实现运动目标形心捕获的具体程序"从而可以实现运动 目标的位置检测 程序运用改进的形心算法计算目标图形 的中心坐标"并使用了计时器函数实时显示坐标变化值 -This paper describes the basis of video images with !" #$ & ' (()*+ centroid moving objects captured by the specific program
ji
- 运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、 标行为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。 -Moving target detection is the video surveillance system, the bottom is the target tracking, target classification, and so on the basis of standard behavior understanding, so vide
GMM3
- 基于混合高斯模型的运动目标检测，能实时检测出完整运动前景，是本人对原来的高斯模型的改进-Gaussian mixture model based motion detection, real-time full motion detection prospects are my original Gaussian model improvements
highway_raw
- 运动目标检测与跟踪的红外视频图像，可用于运动目标检测与跟踪matlab仿真试验，来源于国外网站下载的。-A infrared vedio of target detection and tracing, which from oversea site.It can be used in the matlab code.
Video-Demo
- 基于Visual C++开发环境的视频图像运动目标检测的实现 这个程序真的很好用。我自己人CSDN上下载的。觉得不错，才共享给大家的。 -Video image moving target detection
GMM
- 针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
MODby-frame-difference-method
- Moving object detection by frame difference method是当前视频图像领域进行动目标捕捉的最简单有效的方法，核心思想是从视频中提取每一帧，并与下一帧做相关检测，通过相关系数提取运动的目标。-Moving target detection and frame difference method is the current video image field is moving the most simple and effective method t