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用vibe算法提取动态背景的前景信息，背景为白色(Vibe algorithm is used to extract foreground information of the dynamic background, the background is white)
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光流法处理视频的前景信息的提取，该算法适应于静态背景(Optical flow processing of video foreground information extraction, the algorithm is adapted to the static background)
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运动估计算法去提取动态背景的前景信息，效果不是很好(Motion estimation algorithm to extract the foreground information of the dynamic background, the effect is not very good)
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ViBe算法是由Olivier Barnich 和 Marc Van Droogenbroeck在2011年提出的一种背景建模方法。该算法采用邻域像素来创建背景模型，通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景.(ViBe algorithm is a background modeling method proposed by Olivier Barnich and Marc Van Droogenbroeck in 2011. The neighborhood pixels are used
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sift处理图像，实现动态背景前景目标提取(Sift processing images to achieve dynamic background, foreground, target extraction)
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采用多个高斯分布的方式来描述背景像素点的特征，在线地更新参数和权重，实现运动检测和前景提取的同步进行，即采用混合高斯背景算法进行建模，以降低动态背景的干扰。(The characteristics of the background pixel are described by several Gaussian distributions, and the parameters and weights are updated online. Synchronization of motion d
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利用背景减除法从视频场景中提取前景目标，背景减除法在有较好的静态背景图像的基础上会有比较好的提取效果。(Background subtraction is used to extract foreground target from video scene. Background subtraction method has better extraction effect on the basis of better static background image.)
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背景减除提取前景并保存前景视频，利用的是opencv python(Background subtraction extracts foreground and saves foreground videos)
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使用帧差法、均值法和混合高斯模型对背景进行去除、提取前景信息。来源于2017年研究生数学建模比赛D题。(The background information is removed and the foreground information is extracted by frame difference method, mean value method and hybrid Gauss model. D graduate from the 2017 mathematical modeling
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前景检测 对动态背景进行多角度监测 动态背景检测(Foreground detection is used to monitor dynamic background from different angles)
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一段作为前景提取提取的函数，将静态背景中的动态目标提取(A as a function of the foreground extraction to extract, dynamic target extraction from the static background)
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建立混合高斯背景模型分离离前景和背景实现运动物体跟踪(Establish a mixed Gaussian background model to separate the foreground from the background to achieve the tracking of moving objects)
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两种烟雾处理的方法可以有效的提取前景和背景，并且具备保存功能。相比较其他方法这两种方法是可以直接使用的没有错误。(Two kinds of smoke treatment methods can effectively extract the foreground and background, and have the preservation function. Compared with other methods, the two methods can be used directly
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采用MATLAB完成人脸检测，可实现在前景和背景差别较大的情况下完成检测，准确率较高，适用范围较广。(Using MATLAB to complete the face detection can realize the detection of the foreground and the background difference is bigger, the accuracy rate is high, and the scope of application is wider.)
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景a）设定三个不同阈值，直接观察分割结果；
b) 利用统计直方图，得到一个自适应的阈值.(The segmentation foreground and background a are realized by using the histogram based adaptive threshold method, and three different thresholds are set, and the segmentation
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主要是用于图像的分割，具体的算法不详，但是当前景和背景的区分度稍微高时，分割效果是相当不错的，但是如果区分度不是很高，效果就稍微差一点；(the image segmentaion for image matting which is suitable for images which has a high contrast between foreground and background;)
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这段代码解释了什么是混合.就是将前景色与背景色结合得到新颜色的过程
背景色:又叫目标颜色,是已经进入颜色缓冲区的颜色.
前景色:当前渲染命令的颜色,作为结果进入缓冲区,又叫源颜色.
混合有混合方程式,混合方程式有两个混合因子来计算最终的混合颜色.
打开命令:glEnable(GL_BELNDING);//blend:混合
混合因子的设置需要函数glBlendFunc();来实现,他有两个参数,分别是源混合因子和目标混合因子的值
而这两个混合因子有15个预定义的值.(This code
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大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大（何为类间方差？原理中有介绍）。(Otsu method (OTSU) is a set of image binarization threshold segmentation algorithm, proposed by Japanese scholars ohtsu in 1979.
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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 the load image menu item(load background and foreground images), which is under the image folder.
2. Then
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B正在做一个关于图像理解方面的研究，她的目标是识别图像中的轮廓。当前阶段，她希望能够识别正方形。图像用一个矩阵表示，矩阵的每个元素对应于图像中的一个像素点，值为0或1，0表示背景，1表示前景。需要寻找的正方形必须满足线宽为单像素，且大小至少为2x2。她希望你能帮她找出图像中满足如下条件的两类正方形的个数：
正方形的边与矩阵边缘平行；
正方形的边与矩阵对角线平行；(B is doing a research on image understanding, and her goal is to
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