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GMM_RGB
- 基于混合高斯的运动目标检测的跟踪！修改后可以使用。-Gaussian mixture-based tracking of moving target detection! Modifications can be used.
lk
- 寻找轮廓实现视频流的运动目标检测（超推荐一下）-Looking for the outline of the video stream moving target detection (super recommended)
Method-of-three-consecutive-frames-
- 本设计是是连续三帧法与别背景法相结合的运动目标检测程序，能很好的实现，-This design is a continuous three law Combination with other background moving target detection procedures, can achieve good,
motiondectect
- motion dection运动目标检测与跟踪-motion dection moving target detection and tracking
opencv-yd
- 视频中的运动目标检测与实现，适合初学者练习以及学习。-Video moving target detection and implementation, suitable for beginners to practice and learn.
pinggjunbj
- 此方法是平均背景减除法。主要用于运动目标检测，当然此方法在静止的背景下检测运动目标比较好-Averaging Background Method We’ve just seen a simple method of learning background scenes and segmenting fore- ground objects. It will work well only with scenes that do not contain moving background compo
61IC_H102405
- 一种运动目标检测方法，从复杂背景中检测出目标-A moving target detection method from complex background detect the target
OpencvUIDlg
- 此程序包括摄像机标定与校正，视频图像的运动目标检测，图像的预处理，二值化，图像的轮廓检测，角点检测等功能。-This procedure includes calibration and correction, video images of moving target detection, image preprocessing, binarization, image contour detection, corner detection and other functions.
videodetect
- 此程序包括摄像机标定与校正，视频图像的运动目标检测，三维物体的尺寸检测等功能。采用的是基于曲率的角点检测。-This procedure includes calibration and correction, video images of moving target detection, three-dimensional object size detection. Used is based on the curvature of the corner detection.
framedifference
- 红外图像序列运动目标检测的帧间差分法。对于实际应用中很有效果-moving object inter frame difference algorithm for infrared image
myGMM
- 运用opencv进行运动目标检测，背景采用高斯混合模型进行更新。-The use of OpenCV moving target detection, background model is updated by Gauss mix.
moving
- 运动目标检测系统，VC++编程系统实现，根据背景图像，可以得到分步。-Moving target detection system, VC++ programming system implementation, according to the background image, you can get step by step.
ViBeDetect
- 基于vibe建模的运动目标检测算法，速度快-Modeling based vibe moving target detection algorithm, fast
MovingDetect
- 运动目标检测，效果非常好，并且可以进行目标跟踪-Moving Detect
gmm-cv
- OpenCV_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测。内附监测监控视频，方便测试使用。-OpenCV_ GMM Gaussian mixture model based moving target detection. Included monitoring surveillance video, easy testing.
FrameDifference
- 本程序实现的是视频处理中运动目标检测的差分法-This program is a video processing moving target detection difference method
OpenCV
- 基于opencv的use摄像头视频采集程序 1 基于opencv的两个摄像头数据采集 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑） 11 图像格式的转换 12 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测 13 采用Canny算子进行边缘检测 15 角点检测 18 图像的旋转加缩放（效果很拽，用地球做就像谷歌地球似的） 21 Log-Polar极坐标变换 22 对图像进行形态学操作（图像的开闭，腐蚀和膨胀运算）
background-model4
- 提出了一种基于模型切换的背景建模方法(M SBM ).该方法以嫡图像为纽带, 实现了不同精细程度的背景模型在空间上的自适应选取和在时间上的自适应切换.对于亮度分布复杂度高的背景区域采用精细的模型以保证运动目标检测的精度,反之采用简单的模型以降低计算量 .通过模型结构自适应结合参数自适应, 很好地兼顾了检测精度和计算代价.墓于高斯混合模型和时间平均模型的双模型切换式运动目标检测算法被用于实验研究, 结果表明这种算法的检测效果和单独采用高斯混合模型的检测效果相当, 而计算速度却比后者提高很多-P
m10
- 背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
m11
- 混合高斯(Mixture of Gaussian, MOG) 背景建模算法和Codebook 背景建模算法被广泛应用于监控视频的运动目标检测问题, 但混合高斯的球体模型通常假设RGB 三个分量是独立的, Codebook 的圆柱体模型假设背景像素值在圆柱体内均匀分布且背景亮度值变化方向指向坐标原点, 这些假设使得模型对背景的描述能力下降. 本文提出了一种椭球体背景模型, 该模型克服了混合高斯球体模型和Codebook 圆柱体模型假设的局限性, 同时利用主成分分析(Principal compon