针对传统三帧差分法提取的运动目标存在大量的噪声和空洞,提出一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法;该算法采用Surendra背景提取算法提取有效背景,对视频流中连续三帧图像分别进行背景减除,得到的结果作为反馈对背景进行选择性更新,利用HSV颜色空间去除阴影后进行三帧差分,将差分结果进行"与"运行,通过将中间帧背景减除结果与"与"运算的结果进行"或"运算,这样可以得到运动目标的完整信息;实验结果表明,该算法能够快速、完整、准确地检测出运动目标,可有效应用于实时监控系统。

炫彩界面库--软件界面开发框架,让用户快速开发桌面软件变的简单高效;功能丰富(一千多个API接口), 简单易用,小巧,高度DIY自定义,一键换肤,满足不同软件UI需求,安全(所有界面元素无句柄),支持Windows平台所有编程语言, Unicode字符编码,完善的帮助文档及技术支持服务; 提供快速开发工具-UI设计器,所见即所得,高度自定义系统(DIY),让UI开发变的更加简单. 采用C/C++语言开发,软件运行效率高,不需要第三方库的支持,不依赖MFC,ATL,WINDOWS标准控件等. 采用DirectUI设计思想,在窗口内无子窗口,窗口相当于容器,界面元素都是逻辑上的区域,没有句柄. 灵活易扩展,用户可以对元素句柄进行包装扩展,支持用户自绘,支持各种格式图片.

视频的目标分割与阴影检测技术是计算视觉领域中最主要的研究方向之一。基于混合高斯模型，提出一种双重阴影消除策略，首先通过HSV模型下的颜色夹角确定疑似阴影，再对运动目标和疑似阴影进行混合高斯建模而消除实际阴影。通过实验表明，该策略在不影响目标识别的情况下可以较好的检测并消除在不同光照环境下的随伴运动目标阴影，具有较高的鲁棒性，从而能保证目标检测的连续性和准确性。

hsv阴影去除，rgb阴影去除，纹理阴影去除

利用opencv ，可以实现运动目标的跟踪与阴影检测

针对视频内容分析中的物体检测问题，提出一种新的基于YUV颜色空间的阴影消除方法，相比其他基于YUV颜色空间阴影检测方法，该方法为提高检测精度，使用自适应的动态门限。首先，在RGB颜色空间中使用背景差，得到仅包含目标物体及其阴影的图像。然后在YUV颜色空间中对此图像的色度进行统计分析，搜索出色度变化缓慢的区间，再针对每个色度区间确定对应的亮度区间，获得估计门限。最后，利用以上门限检测并消除阴影。实验结果表明，该方法对不同光照情况下的物体阴影都有很好的消除效果。

作者GIGAMOLE，源码TintLayout，一个让子view呈现阴影的布局，可以设置阴影的角度。

获得国家二等奖，采用自主设计的图像处理方案，使得图像处理更高效，赛道识别率更准，内部有阳光算法，抗阴影抗阳光性能强，使用灰度摄像头，图像处理也是基于灰度图像处理配和LCD屏幕显示，在车辆运行时可关闭图像显示减少任务量、多路电感识别圆环，对圆环大小适应性强、串口超声波实现避障效果、编码器、PID控制、大津法

# pyside2 靠屏幕侧边分屏、靠顶边最大化的带阴影无边框窗口 1. 去除系统自带边框，自定义美观ui； 2. 添加标题栏，最小化、最大化、关闭按钮； 3. 支持双击标题栏最大化/还原窗口、靠边自动分屏/最大化等windows原生手势。

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