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运动目标检测追踪简单实现

于 2022-03-13 发布 文件大小:9.39 MB
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代码说明:

应用背景作为一个涉及计算机视觉、图像处理、智能控制等多门学科的研究前沿,智能视频监控技术已经成为国内外计算机视觉研宄领域热点问题之一,它的研究有着非常重要的科学意义和极其广阔的应用前景。运动目标的检测与跟踪作为智能视频监控最关键技术之一,其待解决问题的挑战性和技术复杂性吸引着、鼓励着众多计算机视觉研宄人员投入该科研行列。 关键技术本程序是基于visual c++利用模式识别技术实现场景中运动目标的分析,包括目标检测和跟踪两个过程。其中目标检测采用了帧差法,目标跟踪采用了Mean Shift法。本程序是数字图像模式识别技术详解这本书第十二章运动图像分析的程序。在visual c++6.0上就能实现。

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  • 立体成,水下双目
    想如何编写水下立体成像,本来立体成像的代码就比较少,但是我的还是水下立体成像啊 ,想如何编写水下立体成像,本来立体成像的代码就比较少,但是我的还是水下立体成像啊 ,想如何编写水下立体成像,本来立体成像的代码就比较少,但是我的还是水下立体成像啊 ,想如何编写水下立体成像,本来立体成像的代码就比较少,但是我的还是水下立体成像啊 ,想如何编写水下立体成像,本来立体成像的代码就比较少,但是我的还是水下立体成像啊 ,
    2022-02-02 08:26:04下载
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  • 车辆视频检测与跟踪 团块跟踪源代码
    控制台应用程序:blob_tracker 项目概述应用程序向导已为您创建了此 blob_tracker 应用程序。  本文件概要介绍组成 blob_tracker 应用程序的每个文件的内容。blob_tracker.vcproj这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件。 它包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息,以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。blob_tracker.cpp这是主应用程序源文件。其他标准文件:StdAfx.h, StdAfx.cpp这些文件用于生成名为 blob_tracker.pch 的预编译头 (PCH) 文件和名为 StdAfx.obj 的预编译类型文件。其他注释:应用程序向导使用“TODO:”指示应添加或自定义的源代码部分。
    2022-01-31 19:59:16下载
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  • 数字压缩,保存等
    数字图像处理中对图像进行压缩,保存,显示等一系列操作,源码已经可以运行,具体的例子直接下载MATLAB环境中运行即可得到相应的结果。
    2023-01-09 00:30:02下载
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  • 将24位位格式转换为16位位格式的源代码,包括RGB555格式和RGB565格式。
    本源代码完全由本人编写并测试通过,保证可用。 可以将24位位图格式转换成16位的位图格式。 输入图片为24位位图格式,输出文件格式可以是16位位图格式。 输出格式可以是RGB555,也可以是RGB565格式。
    2023-07-31 21:00:02下载
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  • 网格重构remesh
    #include "StdAfx.h" #include "Cremesh.h" #include "math.h" #include   请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
    2022-10-31 02:10:13下载
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  • opencv源代码
    其中包括播放avi视频文件,打开摄像头,用摄像头连续拍照并保存,夹在一幅图像,对图像中任意一个象素点数值的读取,打开摄像头录制一段视频并且保存
    2023-01-08 12:45:02下载
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  • 医疗pacs源码
    医院的医疗影像系统,c++开发的,效果很好,比市面上用c#写的好,图像处理还是用c++做的好,处理性强,很有参考价值可用来二次开发很有用。
    2023-02-14 10:15:05下载
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  • fileter image
    2022-03-24 05:41:37下载
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  • 计算机视觉
    基于Visual Studio 2010的计算机视觉+ openCV2.4.5得到的10对图像,以计算出摄像机,包括焦距,旋转和转换的更确定的参数,并计算点的3-D世界。与一些像素误差,但好于几乎整个采样图像。
    2022-12-03 10:00:10下载
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  • 变权重MRMRF分割的MATLAB实现
    1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解,设定EM算法迭代的停止条件,按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1,根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类,获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数,采用运算速度较快的迭代条件模式(ICM)通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则,迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上,作为这个尺度的初始分割。重复5,直到获取最细尺度上的分割结果。
    2022-04-19 10:18:53下载
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