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前景提取程序
- 需要输入背景图片，提取前景
CarCount
- 该程序功能是实现对道路流动车辆统计。小模块功能有以下几个：1，对视频解帧并显示。2，对该视频训练背景图片。 3，利用背景图片用减背景法对测试视频进行前景提取，并进行阈值处理，图像分割，找出流动车的连通域。 4，对车辆进行统计。程序包内含有界面说明，以及程序使用的步骤和相关注意事项-The program function is to achieve movement of vehicles on the road statistics. A small module function has t
prospect-of-extracting-images
- 提取图像的前景，就算前景有噪声也能提取出来，有完整的图片演示，易懂！-The prospect of extracting images, even if the prospect of noise can also be extracted, a complete picture presentation, easy to understand!
CSharpShuZiShiBie
- 自动识别技术是一个涵盖射频识别技术、生物特征识别技术、条码识别技术、光学字符识别技术以及磁识别技术等，集计算机、光、微电子、通信和网络技术为一体的高技术专业领域。自动识别技术产业发展前景广阔，目前条码识别技术已渗透到各个行业领域，无论在制造业、商品零售等行业领域，还是近年来迅速崛起的物流供应链及电子商务交易中，条码识别技术都担当着不可或缺的重要角色，在军事中也是不可缺少的。 随着自动数字识别技术的迅速发展，射频识别技术自上世纪九十年代以来，已被广泛用于身份识别、资产管理、高速公路的收费
ForegroundExtract
- 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
chepaishibieCPP
- 一、车型识别 1.首先单击车型识别菜单下的载入图像菜单项（载入背景和前景图像）。 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，轮廓提取。 3.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 4.测试图像存储在img文件夹下，车型轮廓模板存储在contour文件夹下。 二、车牌识别 1.先打开一幅图片，然后在车牌定位与识别菜单下依次点击：车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。 2.测试图像存储在img文件夹下。
libsvm
- 用libsvm来实现图像分割，测试图片用的亦是25cases和40cases中的那个littleduck测试图片。主体程序思想为25cases中的代码过程，改进之处为可以让用户利用ginput来提取背景的样本点和前景（待分割出来的目标）的样本点作为训练样本，而不需实现指定背景和前景的样本点，也不用额外的小软件来查看某点的RGB值，ginput即可。-With libsvm to image segmentation, test picture is also used in 25cases an
Desktop
- 帧间差分法 MATLAB 图像前景图片提取(Background Modeling and Foreground Detection for Maritime Video Surveillance)
Foreground_Detection-master
- 对于视频中的前景目标提取，并转为灰度图片(For the foreground target in the video, extract it and turn it into a grayscale image)
新建文件夹 (2)
- 进行视频的背景前景提取以及视频图片转换、视频的噪点去除(Video background and foreground extraction)