用opencv自带分类器实现视频中运动中的行人的检测,工程中包括两个分类器,haarcascade_upperbody.xml和haarcascade_fullbody.xml,是人体全身分类器和上半
linux下opencv行人检测源码,附源码和可执行文件,一键运行。
改变opencv自带的训练模型,自己训练的数据集(48x96大小),并简单改进一下hog源码,漏检率减少很多!
关于机器学习的行人检测,在opencv运行。运行后检测行人
由Dalal和Triggs于2005年创建是使用最广泛的静态行人检测数据库之一.数据集中图像尺寸为64×128像素分为训练数据集和测试数据集.训练数据集中有正样本图像有614个负样本图像1218个测试
opencv目标识别,行人跟踪测试视频,5分钟长,含单人,多人,物体遮挡等多种街头场景,基本满足测试所需。
改程序实现基于粒子滤波的检测前跟踪算法。粒子滤波是一种非线性滤波方式,检测前跟踪用于弱小目标跟踪。该算法用于雷达弱小目标检测跟踪
视频运动目标检测与跟踪matlab代码能够检测到背景单调运动目标的检测与跟踪
商城行人图像数据集包含2359帧图像,可用于训练模型和测试算法,仅供非商业使用。
运动目标检测与跟踪算法,静态场景下的运动目标检测与跟踪,利用差分背景的方法
