matlab图片叠加的代码欢迎来到我的计算机视觉存储库 在此存储库中，您将找到有关使用MATLAB实现Computer Vision算法的两个不同项目的文档和代码文件。 这些项目已经完成，并在Pennsylvanina State University的400级别计算机视觉课程中提交了学分。 多视图投影 该项目的目标是实现正向（3D点至2D点）和反向（2D点至3D射线）相机投影，并从两台相机执行三角剖分，以从成对的匹配2D图像点进行3D重建。 具体任务是将3D坐标（通过运动捕捉设备测量的人体3D关节位置的集合）投影到我们可以叠加在图像顶部的图像像素坐标中，然后将这些2D点转换回3D视线中，然后对两个相机视图的视线进行三角测量，以恢复我们开始时使用的原始3D坐标。 有关此项目结果的详细定量和定性报告，请单击此屏幕顶部的“在GitHub上查看”图标，然后导航到Project 2> Documentation> EE_454_Project_2.pdf 运动检测 该项目的目标是实现四种简单的运动检测算法，在短视频上运行它们，并比较结果。 四种算法是： 简单背景扣除 简单帧差异 自适应背景减法

支持USB摄像头，能够检测出运动图像，java编写，对编写类似程序的人可以提供参考

运用光流法检测运动的C++代码，调用了opencv，读取摄像头或视频，检测视频中的运动，并显示运动的大小和方向

本程序可以实现对运动物体的检测与分割，并且有较好的效果(用摄像头)。

小区监控的视频avi，运动检测的素材，有一些行人的画面，画面清晰，可以用于视频检测算法试验

该课题为基于MATLAB的卡尔曼视频运动目标跟踪。带有一个GUI可视化人机交互界面，运行后点击运行按钮，即可实时读取视频帧以及框出运动物体，可以选择在二值图上跟踪，也可以跟踪原图。卡尔曼具有对运动物体进行预测下一帧位置的功能，所以跟踪物体上有两个框。

利用matlab编写的人体运动检测的代码

这是个有关视频监控的小程序，希望对大家有帮助

使用Raspberry Pi的人体检测系统 功能性 在检测运动时激活继电器。 您可能需要以下组件才能获得预期的结果 硬件组件 树莓派2或3模型B（在我的案例中使用了） 兼容的相机模块（ ） 具有2.0A-2.5A的电源适配器（ ） 微型SD卡（建议使用16Gb -32GB） 软件需求 可以使用任何兼容的Raspbian OS。 将操作系统更新为最新的sudo apt-get update 升级操作系统sudo apt-get upgrade 更新Raspberry Pi固件sudo rpi-update 应该安装OpenCV sudo apt-get install libo

帧差法 背景相减法 运动检帧差法，背景相减法的运动监测测 膨胀法 腐蚀法