OPENCV31对视频中的多个运动目标进行检测和跟踪 OPENCV31对视频中的多个运动目标进行检测和跟踪 OPENCV31对视频中的多个运动目标进行检测和跟踪

Opencv+vc6.0的运动目标的检测与跟踪. Opencv+vc6.0的运动目标的检测与跟踪 Opencv+vc6.0的运动目标的检测与跟踪

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用帧间差分法来实现运动目标的检测-图片.rar 我的程序设计就是运用帧间差分法把视频序列中的运动目标（就是视频序列中走动的人）提取出来。图片是彩色的，中间需要灰度处理下。下面附件是所要处理的图片压缩包。此问题之前有人问过，但程序代码已经被删除，所以再问一次，谢谢

为提高视频中运动目标边缘检测的精度并消除鬼影。从运动区域标记上，提出了构建部分邻域背景模型以避免检测到过多无关 信息的思想；从运动目标边缘检测上，提出了从部分邻域和全域中抽样的方法，用二者概率绝对差值作为边缘检测的依据。经测试，改 进后算法实现了鬼影的消除，也避免检测到过多大面积无关背景边缘，在小于 1024*1024 分辨率上可获得较好的处理速度。该方案易于 实现，能够加快鬼影消除，与帧差法融合使用可使帧差法检测效果更精确。

该课题为基于matlab的运动汽车跟踪系统。读录视频，进行视频分帧，提取背景，框定运动目标。计算运动目标的数量，速度车道，车流密度等等信息带有人机交互界面框架，适合具备一定编程基础的人员学习。

该课题为基于matlab的运动汽车跟踪系统。读录视频，进行视频分帧，提取背景，框定运动目标。计算运动目标的数量，速度车道，车流密度等等信息带有人机交互界面框架，适合具备一定编程基础的人员学习。

检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。

该课题为基于matlab的运动汽车跟踪系统。读录视频，进行视频分帧，提取背景，框定运动目标。计算运动目标的数量，速度车道，车流密度等等信息带有人机交互界面框架，适合具备一定编程基础的人员学习。

基于opencv的运动目标轮廓检测，用MFC编写的界面，实现对话框指定位置的视频显示，有详细注释，适合初学者