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Opencv-object-detection-
- 针对在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示，建立了一个人机交互界面。-For in the background to detect moving targets and the implementation of such a specific warning prompted the establishment of an interactive interface.
tushuguanlixitong
- UML面向对象建模实例 图书管理系统 包括用例图，类图，活动图等各种图的建模-Examples of UML object-oriented modeling library management system, including use case diagram, class diagram, activity diagram, etc. Figure Modeling
Tracking_and_Object_Classification_for_Automated_S
- O.Javed and M.Shah. 《Tracking and object classification for automated surveillance》. 这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。该文利用“人体运动的周期性”，把运动目标分为人、人群、机动车。具有较强的参考价值。-O. Javed and M. Shah. " Tracking and object classification for automated surveillance" .
OpenCV_ObjectDetection_HowTo
- OpenCV 中的快速目标检测-Rapid object detection in OpenCVOpenCV
The.Detail.Analysis.and.Improvement.of.Calibration
- 以计算机视觉和视觉检测中的摄像机标定过程作为研究的对象,分析了开源计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,使用张正友基于平面模板的方法进行标定,过程中充分考虑了透镜径向畸变和切向畸变因素的影响。文章给出了标定的详细步骤,并对具体函数做了算法上的分析,同时从参数非线性回归分析的角度提出了优化的途径和措施。该算法充分发挥了OpenCV函数库的功能,提高了标定精度和计算效率,具有良好的跨平台移植性,可以满足视觉检测或其它计算机视觉系统的需要。-To computer vision and visu
OpenCV-VIDEO-DETCTION
- 计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作 为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目 标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然 后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过 渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系 统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频 图像中的
objectdetect_tutorial
- this document contains an object detection based OpenCV power point
object-dect-pdf
- 几篇关于运动目标检测的学位论文，基于opencv-Several papers on moving target detection dissertation, based on opencv
DetectObjectWithSurf
- Object detection (or rather, recognition) is one of the fundamental problems in computer vision and a lot of techniques have come up to solve it. This is a Project about Real-time object detection in OpenCV using SURF.
An-Implementation-on-Object-Move-Detection-Using-
- An Implementation on Object Move Detection Using OpenCV-An Implementation on Object Move Detection Using OpenCV
OpenCV
- OpenCV OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库 ，它提供了 很多函数，实现很多计算机视觉法，从最基本的 滤波到高级物体检测 皆有涵盖 。很多 初学者希望快速掌握 OpenCV OpenCV OpenCVOpenCV的使用方法 ，但 往会 遇到 各种样的困难。 其 实仔细分析，造成这些困难的原因 有两类：第一是 C/C++/C++/C++/C++编程基础不过关； 第二类是不了解算法原理。 解决 这些 困难无非提升编程能力，以及理论基 础知识。 提升编
099CCIT0394011-001
- 擴增實境技術是在真實視訊影像中加入虛擬物件，並透過追蹤與定位技術，可以與人們產生良好之互動效果。在視覺追蹤應用領域裡，可分為標記與無標記兩類應用。標記識別技術較為成熟，目前擴增實境開發平台以採用標記識別為主；至於無標記則侷限在特定方法之識別追蹤應用領域，例如樂高玩具利用包裝盒上之印刷圖片當作辨識物件。面對無標記擴增實境之應用日趨重要，且必須因應不同物件採用不同特徵之識別追蹤方法來達成無標記擴增實境之應用。而目前擴增實境平台並不提供模組化方式來替換識別追蹤方法，因此本文提出無標記擴增實境實驗平台，
ECDL2011_0962
- 影像視覺追蹤與定位技術可用於擴增實境之應用，依使用標記與否，可分為標記與無標記兩類技術。標記識別技術較為簡單，且較為成熟，但受限於需使用特殊之標記。無標記識別技術使用一般自然物件來取代特殊標記，應用較為彈性，但必須能正確擷取出欲辨識物件有用之特徵點。現有擴增實境之開發函式庫或開發平台，主要目的為提供擴增實境之應用開發，不提供無標記擴增實境技術研究方法之驗證。故本文深入研究探討如何整合ARToolKit、OpenCV與OpenGL等函式庫，設計無標記擴增實境整合平台。且此平台各項功能採用模組化設計
sample-Kalman.Object.Tracking
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