C. Stauffer and W. Grimson. “Adaptive background mixture models for real-time tracking”.论文的源代码
混合高斯背景建模,运动检测。建模函数是自己编写的,原理简单,便于学习,有详细注释。处理视频是用笔记本摄像头实时采集的画面。
包含deploy.prototxt、labelmap_det.txt、VGG_ILSVRC2016_SSD_300x300_iter_440000.caffemodel文件 和SSD模型实现对象检测源
基于opencv3.4以上版本,VS新建工程配置好opencv,修改代码中路径为自己的路径即可
利用椭圆肤色模型,找出图像中的所有肤色区域 人机交互的课程设计
利用RGB肤色模型可以很好的分割肤色,给定了一定的数值
这是一个非常好的源代码是有关基于人脸检测和识别的希望对大家有所帮助
摘 要: 提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于"基准白色"的色彩平衡方法归一化彩色图像,将图像在HSV 空间进行肤色分割,确定候选人脸,采用形态学滤波器对其降噪
传统的DRAM受其存储密度、工艺尺寸限制已不能满足大数据时代对海量信息存储的需求。针对这一问题,提 出一种混合存储模型。在传统内存结构的基础上,引入阻变存储器 (RRAM)作为同级存储设备,利用其存储
用opencv2.3.1做的静态手势检测。先滤波去噪-->转换到HSV空间-->根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断,这里用到了inRange函数,然后进行一下形态学的操作,去除噪声干扰
