针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进算法,用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型,快速区分背景区域和运动
用vc6.0可以直接打开代码,实现对avi格式视频的目标检测与跟踪,实现了背景差分、连续帧差、MeanShift目标跟踪。效果比较好!
主要为大家详细介绍了opencv帧差法找出相差大的图像,包含访问mat的像素值,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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目标跟踪的帧差法实现,videoreader函数的使用,能够直接将视频资料名字改写就可使用。
图像处理代码 差影法 图象的检测,模板匹配 source目录下为本章介绍的源程序 功能是图象的检测,模板匹配 命令行编译过程如下 vcvars32 rc bmp.rc cl detect.c bmp.
用差分的方法检测视频或摄像头中的运动目标,适用于背景固定的情况,简单易用
自适应阀值分割检测动态目标背景差分法自动更新背景motionDETection.cpp
QT+OPENCV帧间检测移动的物体,存在一些小瑕疵。对于一个固定的场景(背景),我们感兴趣的是在场景中运动的物体(前景)。前景提取是在智能监控应用中的一个基础步骤。帧间差分:在运动目标检测中,简单来