vibe_python Python的实现 Barnich O，Van D M. ViBe：一种用于视频序列的通用背景减法算法[J]。计算机应用，2006,26（5）：1275-1279 IEEE Transactions on Image Processing，2011，20（6）：1709-1724。 要求 python3 麻木 OpenCV numba（加速） cython（加速） 用 您可以使用两种加速方式（numba，cython），如果您想使用cython，则需要知道如何组合。 更改app.py中的路径 python app.py

基于C#实现了运动目标的ViBe检测算法，基于Vs2015+EmguCV3.2.0进行了设计，具体信息见压缩包中readme.txt文件。

比较经典的运动目标检测算法——VIBE，发文章的话可以拿自己的方法和VIBE作比较。基于VC++开发

Vibe背景建模的算法原代码，一种还算新的背景建模法，适合静态背景的运动目标检测，希望对初学者有所帮助，

用于做监控视频编码，提取背景。或者用于视频目标检测，测试效果不错。

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。

针对视觉背景提取(Vibe)运动目标检测算法存在的鬼影及阴影问题,利用鬼影与背景相似而运动目标与背景差异大的特点,提出了一种基于前景和邻域背景像素直方图相似度匹配的方法,快速检测鬼影并更新背景模型;利用阴影的颜色特性和纹理不变性,提出在亮度和色度分离的YCbCr色彩空间中先根据颜色特性得到候选阴影区域,再利用完全局部二值模式算子(CLBP)提取区域的详细纹理特征,进一步检测与去除阴影。在公开视频数据库CDnet-2012上进行仿真,仿真结果表明,该算法能够保证运动目标被完整检测的同时快速去除鬼影和阴影,其检测精度比原Vibe算法提高了21.53%。

python语言！~python语言！~稠密光流法与KL光流法，帧间差分法，背景建模法，vibe检测算法等。对于不同视频效果不同。不要认为适合所有。

主要为大家详细介绍了运动检测ViBe算法python实现代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题，本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法。首先采用改进的帧差背景建模方法快速初始化背景模型；然后利用Vibe算法找出当前帧内所有可能目标的前景区域；最后引入HSV模型去除前景目标区域中存在的阴影。实验结果表明，本算法可以有效消除Ghost区域，并且很好地去除前景目标区域里存在的阴影。