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该程序实现了图片前景和后景的转换，以及平面转换、颜色转换。-The program to achieve a conversion of the picture foreground and background, as well as flat-screen conversion, color conversion.
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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
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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。
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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.
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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-To achieve segmentation foreground and background using histogram-based adaptive threshold method
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高斯混合模型实现视频图像的背景和前景的分离。输入为视频文件或者计算机上的摄像头。-Gaussian mixture model the background and foreground of the video image separation. The input video files or computer camera.
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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
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混合高斯背景建模，可以把连续帧图片前景与背景区分开来-Mixed gaussian background modeling, can continuous frame picture foreground and background to distinguish
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高斯背景建模，用于分离视频图像的前景色和背景色-Gaussian background modeling, foreground and background colors for separation of video images
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读入avi,利用混合高斯模型，检测出运动的前景和背景信息。VS2008+opencv2.4.3-Read into avi, Gaussian mixture model to detect the movement of the foreground and background information. VS2008+opencv2.4.3
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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 Load Image menu item (loaded background and foreground images), below the image in the image file fol
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通过建立高斯混合模型用于运动目标检测，将视频帧检测为前景和背景-Target detection through the establishment of Gaussian mixture model for motion video frame detection for foreground and background
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採用算數平均法提取背景圖像，可以總結為在特定的時間段內對圖元點的亮度和彩色資訊取平均值，用平均值作為背景圖像對應圖元點數值。在讀入一段視頻時，對某一圖元點進行觀察，會發現在沒有前景的運動目標通過時，該點的灰度值保持穩定，變化很小，只有當前景的運動目標通過時，該點的灰度才會發生劇烈的變化。這樣就可以連續讀入N幀圖像，對圖像各點的灰度或色彩信息進行統計的方法，使得變化劇烈的像素點變的平緩，取其平均值作為背景圖像像素點的值。-Using the arithmetic mean method extra
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实施GRABCUT源代码
由贾斯汀塔尔博特jtalbot@stanford.edu 。
放置在公共领域， 2010年
代码最后更新：2006年
弗拉基米尔·洛夫（ vnk@cs.cornell.edu ） ， 2001年使用GRAPHCUT实施。
要求： OpenGL的， GLUT和OpenCV的库来编译和运行。
用法： grabcut.exe <ppm文件名
使用鼠标拖动矩形围绕前景部分显示的图像。
然后使用下面的按键
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基于OpenCV2.4.4+Visual Studio2008下的多目标跟踪代码。基于帧间差分法判断视频的背景和前景。-OpenCV2.4.4+ Visual Studio2008-based multi-target tracking code. Based on inter-frame difference method to determine the background and foreground of the video.
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GrabCut实现源代码
贾斯廷·塔尔博特,jtalbot@stanford.edu
放置在公共领域,2010
代码最后更新,2006
使用Graphcut实现弗拉基米尔• 柯尔莫哥洛夫(vnk@cs.cornell.edu),2001。
要求:OpenGL,供过于求,OpenCV库来编译和运行。
用法:grabcut。 exe < ppm文件名>
使用鼠标拖动矩形在前台部分的显示图像。
然后使用以下键
1 :显示图像
“2”:显示
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本代码演示了固定相机在光照剧烈变化的情况下对背景和前景提取的算法改进，能够实现抗光照和噪声的有效背景建模和前景提取-This code demonstrates the dramatic changes in the light fixed camera case for background and foreground extraction algorithm improvements, to achieve an effective resistance to illumination a
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基于均值法的背景建模的前景目标提取。适合刚接触这一块的人。-Background modeling method based on mean foreground object extraction.
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本代码主要是基于HSV的阴影检测及消除，分别提取前景及背景图像，进行色彩空间转换。HSV空间类似人类感觉色彩的方式，可以更加准确地识别阴影，并保持在计算上简单。-This code is mainly based on the HSV shadow detection and elimination, extract the foreground and the background image, respectively, for color space conversion. HSV spa
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显示图像后，单击鼠标左键连出完全背景区域，双击左键结束；
图像改变后，再单击鼠标左键连出完全前景区域，双击左键结束。即可得到结果
-Display the image, click the left mouse button to even out completely the background area, double-click the left end images after the change, and then click the left mouse button
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