基于opencv/vc2010，利用帧差法捕捉摄像头实时视频中的动态目标

simulink做的仿真，帧差法实现运动目标追踪

ViBe运动目标检测算法速度快，能有效抑制噪声，但在光照强度突然改变的情况下，该算法会造成大面积的背景像素被误判为前景像素，针对此问题提出一种改进的融合帧差法的ViBe算法。实验结果表明，改进的算法能在光照有变化时依然能检测到完整的运动目标。

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。

用改进的三帧差法进行目标检测，应用opencv进行开发，能很好的对运动目标进行检测

本文实例为大家分享了python+opencv实现移动侦测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.帧差法原理 移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异，对差异值设置阈值，筛选大于阈值的像素点，做掩模图即可选出视频中存在变化的桢。帧差法较为简单的视频中物体移动侦测，帧差法分为：单帧差、两桢差、和三桢差。随着帧数的增加是防止检测结果的重影。 2.算法思路 文章以截取视频为例进行单帧差法移动侦测 3.python实现代码 def threh(video,save_video,thres1,area_threh): cam = cv2.VideoCapture(video)#打开一个视频

【目标检测】基于帧差法+Vibe算法实现车辆行人检测matlab源码

针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题，提出一种基于高斯混合模型的改进算法，用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型，快速区分背景区域和运动目标区域，从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息，采用多种模型更新率，提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性，从而消除环境噪声和光照突变的影响，避免检测出虚假目标。实验结果表明，相比传统高斯混合模型，该方法可以有效去除噪声和光照的干扰，收敛性更佳、行人检测效果更鲁棒。

【图像检测】基于帧差法实现人脸实时检测与跟踪matlab源码含 GUI.md

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