搜索资源列表
gauss_model
- 基于opencv写的高斯背景建模的程序。对于车辆检测比较有用
FuzzyBackgroundProbModel
- 基于模糊理论的概率背景模型检测图象中的概率背景算法程序
kalmandlg
- 采用卡尔曼滤波进行背景建模再作差分的方法的车辆检测程序,用到了opencv库-Kalman filter for background modeling method further differential vehicle testing procedures, use the opencv library
singleGaussianmodel
- 本码源是针对于单高斯模型算法做的运动目标检测,其中实现了背景建模、背景更新和目标检测的步骤实现。-The source code is in the single-Gaussian model for the algorithm to do the moving target detection, in which the realization of the background modeling, background to update and steps to achieve targe
Cmeanvalue
- 基于背景差分算法和C均值聚类算法的车辆检测与跟踪-Based on background difference algorithm and C means clustering algorithm for detecting and tracking vehicles
facerecognition
- 有效地从复杂背景中分割出肤色区域,显示出更强的鲁棒性( robust) , 在人脸检测系统中具有很好的应用价值。-Effective in separating out from the complex background color region, showing more robust (robust), in human face detection system has a very good application value.
svmsegmentation
- 为了提高白细胞自动识别算法的性能,提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法. 该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本,将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测. 均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB) 颜色空间寻找正训练样本集,通过均匀抽样和颜色量化措施,实现单类支持向量机(SVM) 在线实时训练,最终图像像素经过单类SVM 分类来实现分割. 实验表明,新方法对涂片制备和光照变化导致的图像颜色改变有很好的适应性,图像分割精度优于常用流域算法,而耗
Detection
- 经典论文,用于复杂背景下的运动检测算法,对于研究图像跟踪很有帮助。-In this paper, a new real-time algorithm detects salient motion in complex environments
imgtest4
- hog+svm和基于中值建模的背景差分法的行人检测-hog+svm and pedestrians modeled based on the median background subtraction method to detect