光流法、帧间差分法、高斯背景模型差分法opencv下实现运动目标检测

混合高斯背景模型-背景差法(VS2008)Opencv

一个单高斯的背景建模的程序，可以运行，对于动态背景会有一些鬼影现象

针对传统的OBF分解算法在非高斯噪声下检测性能较差的问题,提出了一种带通滤波结合OBF分解的磁异常信号检测算法。首先,根据磁异常信号的频域特征,设计了Parks-McCl ellan最优FI R滤波器。通过对含噪信号的带通滤波,实现对非高斯噪声的近似高斯化,同时最大程度地保留磁异常信号的信息。然后,对滤波后的信号进行OBF分解,提取能量特征信号进行门限检测。最后,分别采用仿真数据和实测数据对算法进行了验证。结果表明:改进后的算法有效地提高了信噪比,增强了非高斯噪声下微弱磁异常信号的检测能力,解决了OBF在

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高斯背景检测遗留物 可执行代码 需要自己录入视频

背景减除法-三帧法-高斯背景建模法运动检测，这个可能用的人不多，VC编写源代码，共大家参考。

本例的开发环境是vs2008，用的是基于opencv的开发工具包，可以实现效果较好的前景提取技术

采用背景差分法，用混合高斯背景建模，检测视频车辆，并显示视频的背景和前景。

GMM混合高斯背景建模 含去阴影，源码包含算法实现部分