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tracking
- This paper proposes a new method of extracting and tracking a nonrigid object moving while allowing camera movement. For object extraction we first detect an object using watershed segmentation technique and then extract its contour points by a
cornerdetect
- 图像中的角点包含大量的信息,在计算机视觉中扮演重要角色,在许多应用中角点用作特征点,例如图像配准、运动目标跟踪等。鉴于此,学者们提出很多角点检测方法。例如Hans EMoravec在1977年提出的Movavec算法,Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的Harris算法,以及MirosavTrai.kovic和MarkHedley提出的Trajkovic算法等“卅。角点检测的另一个途径是计算轮廓的曲率函数,因为角点是曲率函数的最大值,因此很容易通过阈值的方法检测
EdgeCheck
- 在模式识别中,基于轮廓的特征提取,并用MATLAB实现-In pattern recognition, based on contour feature extraction, and use MATLAB to achieve
Active-contour-3-d-image
- 对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
Analysis-on-Moving-Object
- 计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人 工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通 等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类, 研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉 跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
Pedestr-ian-Detection
- 基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰 度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模 型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature
OpenCV
- 基于opencv的图像检索系统,提取颜色特征和轮廓特征进行检索-Image retri system based on OpenCV, the extraction of color features and contour feature extraction