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搜索资源 - algorithm for background subtraction
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该程序利用opencv图像处理库编写了用于检测运动目标的程序。采用的目标提取算法是背景减除法-The program using opencv image-processing library was prepared for the detection of moving targets in the process. Object extraction algorithm used in background subtraction method are
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This m-file implements the frame difference algorithm for background subtraction.-This m-file implements the frame difference algorithm for background subtraction.
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This m-file implements the mixture of Gaussians algorithm for background subtraction.
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提出了基于自适应背景恢复的差减算法。该算法可在背景未知的情况下,对任意运动目标都能实时、有效地进行自动分割-Proposed restoration based on adaptive background subtraction algorithm. The algorithm can be in the background unknown circumstances, for any moving object can be real-time, effectively automatic
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中位数近似算法实现的背景减除。matlab代码。-Median approximation algorithm for background subtraction. matlab code.
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视频帧差算法实现的背景减除。matlab代码。-Video frame difference algorithm of background subtraction. matlab code.
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基于混合高斯模型的背景减除算法实现。matlab代码。-Gaussian mixture model-based background subtraction algorithm. matlab code.
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:针对背景差分算法中在复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种新的背景提取方法;该算法用帧间差分法将帧中的背景象
素点检测出来,再确立出背景帧-: For the background subtraction algorithm in complex background reference frame extracting problems, a new background extraction The algorithm uses inter-frame difference meth
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压缩包包括以下几个功能实现的opencv源代码:canny边缘检测算法实现、高斯背景建模、背景差分法实现边缘检测、图像颜色分布直方图的相关处理、人脸识别算法的实现。-Compressed package includes the following functions to achieve the opencv source code: canny edge detection algorithm, Gaussian background modeling, background subtrac
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Why to choose Background Subtraction Algorithm for Object Detection
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Background subtraction is used to extract moving objects in video frames.This algorithm is applicable for real time application.-Background subtraction is used to extract moving objects in video frames.This algorithm is applicable for real time appli
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采用 背景差分法快速检测运动目标的 算法 背景差分 opencv c-Rapid detection by background subtraction algorithm for moving target background subtraction opencv c++
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类, 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法.利用背景减法提取运动目标前景区域, 并识别出潜在候选运动目标.利
用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征, 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征. 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机, 实现多类目标的准确分类. 通过在不同视频序列上的实验验证, 提出的算法对运动目标进行较好地分类, 而且在运算速度方面较传
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This m-file implements the mixture of Gaussians algorithm for background subtraction.-This m-file implements the mixture of Gaussians algorithm for background subtraction.
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运用帧差序列图像进行背景建模与更新,采用背景差分和LBP纹理分析法进行运动车辆的分割及阴影消除。提出车辆形状投影量的概念,将视频车辆二维形状信息降至一维,并设计二维输入模糊分类器,根据形状投影量和车高,车长比,完成车型的多种类精细识别。-Frame difference image sequence background modeling and updating, background subtraction and the LBP texture analysis method for th
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基于核密度估计的背景减法算法,拥有命令行界面的C++源代码。-kernel density estimation based background subtraction algorithm [1] with a command line interface. this algorithm is a somewhat improved version of [2].
the kmovingobjdetector class within the project is originally w
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opencv接口,sobel算子和背景差分算法得到简单背景下实现运动物体的检测-opencv interfaces, sobel operator and background subtraction algorithm is simple backdrop for moving object detection
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针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点, 提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离, 对各个像素的观察值进行聚类, 并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后, 样本数最多的子类就构成了背景模型。仿真结果表明, 该算法即使在运动目标存在的情况下也能准确的提取出实际的
背景, 而且显著地降低了系统的存储量。-Aimed at the disadvantage that background subtraction was liab
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实现背景差分算法,输出背景图像,检测过程,目标质心变化坐标以及目标长宽比变化左边,供后续训练使用。-Achieve background subtraction algorithm outputs the background image, the detection process, the coordinates of the target and the target centroid change the aspect ratio of the change to the left, f
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建立一个自动识别交通状态的系统,可以实时得到道路交通状况,从而引导交通参与者。系统通过数据采集终端抽样采集交通状况数据,然后经过图像的预处理,即图像的灰度化,通过背景提取算法得到图像背景,然后做背景差,自动阈值分割,形态学滤波等一系列操作,得到二值化图像,并且实现背景更新。然后计算车辆的占路比和车辆的速度这两个交通参数,通过神经网络对大量数据的训练,从而实现自动识别交通状况。-Establish a system to automatically identify traffic state c
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