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搜索资源 - object detection optical flow
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用于光流场计算的小程序，可以用于单目标和多目标检测-for optical flow field of small procedures, can be used for single and multi-object detection
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用opencv做的一个比较基础的光流场目标检测算法实现，可以进行光流计算和标注，并含有测试视频文件。-To do a comparison with opencv optical flow field based object detection algorithm, optical flow can be calculated and marked, and contains test video files
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本代码计算帧间光流场，通过阈值分割获得运动矢量，对当前帧进行补偿，配置差分后实现运动目标分割，解决复杂背景下运动目标的检测问题。-This code interframe optical flow field calculated by threshold segmentation to obtain motion vectors, to compensate for the current frame, after the implementation differential configu
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This method is used for tracking wavelet/optical flow-based
detection for automatic target recognition in the following paper:
Dessauer, M. and Dua S. “Wavelet-based optical flow object detection, motion estimation, and tracking on moving vehic
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一个运动目标检测程序，可以很好的为光流法作铺垫-A moving object detection procedures can be very good to pave the way for the optical flow
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一种利用光流法检测运动物体的程序，供初学者参考。-Optical flow method by means of a moving object detection procedures for advanced users.
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The famous KLT tracking code used for object detection, motion detection, and optical flow analysis.
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Optical flow or optic flow is the pattern of apparent motion of objects, surfaces, and edges in a visual scene caused by the relative motion between an observer (an eye or a camera) and the scene.[2][3] The concept of optical flow was first studied i
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Optical flow or optic flow is the pattern of apparent motion of objects, surfaces, and edges in a visual scene caused by the relative motion between an observer (an eye or a camera) and the scene.[2][3] The concept of optical flow was first studied i
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完成光流法算法。用于图像边缘的提提取，运动目标的检测。可直接使用。
-Completion of the algorithm of optical flow method. Mention for image edge extraction, moving object detection. Can be used directly.
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图像处理 o 梯度 边缘和角点 o 采样 差值和几何变换 o 形态学操作 o 滤波和彩色变换 o 金字塔及其应用 o 连接组件 o 图像和轮廓矩 o 特殊图像变换 o 直方图 o 匹配 结构分析 o 轮廓处理 o 计算几何 o 平面划分 运动分析和对象跟踪 o 背景统计量的累积 o 运动模板 o 对象跟踪 o 光流 o 预估器 模式识别 o 目标检测 照相机定标和三维重建 o 照相机定标 o 姿态估计 o 极线几何 函数列表 参考图像处理注意:本章描述图像处理和分析的一些函数-O gradien
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研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,并对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果-Currently some of the commonly used methods to study the detection and tracking of moving objects, including difference time domain method, b
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基于像素的背景建模方法速度较快但不能很好地描述背景运动，光流能准确描述物体运动但计算量大，难以满足实时的要求．提出一种结合基于像素的背景建模方法速度快以及光流描述物体运动准确优点的背景建模和目标检测方法．具体来说，为静止背景建立传统基于像素的灰度背景模型，为运动背景建立光流背景模型，通过２种背景模型的有效结合快速准确地实现目标检测．实验结果表明，提出的方法建模速度与基于像素背景建模方法相当，同时，又有光流准确描述背景运动的优点，综合性能超越上述２种方法．-Faster but not a goo
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光流法目标检测程序光流场-Moving object detection program of optical flow field
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基于opencv的车牌定位程序，检测边缘角点，匹配出最可能的区域
-The optical flow method based on target detection program delivery, real-time display of object trajectory
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常见的目标检测方法主要有光流法，帧差法和背景模型法。光流法利用背景和运动目标的运动速度不同进行目标检测，计算量较大；帧差法对连续几帧图像的背景进行配准，通过前后帧的差分图像分离出运动物体；背景差法根据已知背景对图像进行差分，在运动背景下需要对背景模型进行更新。-Common target detection methods are mainly optical flow method, frame differential method and background model method.
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静态背景下运动物体跟踪，采用L-K光流法，opencv源代码-Moving object tracking in static background, using L-K optical flow method, opencv source code
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matlab基于光流法的运动物体目标检测，源码，可用(Matlab based on the optical flow method of moving object detection, source code, available)
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Matlab based on the optical flow method of moving object detection, source code, available
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