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搜索资源列表

  1. css样式背景下载提取器

  2. 智能提取CSS样式中的背景图片,与整站下载工具配合,可以快速完整的下载目标网站
  3. 所属分类:网络监控

    • 发布日期:2011-10-19
    • 文件大小:81kb
    • 提供者:loveshe
  1. 基于背景消减的运动对象的提取

  2. 采用背景消减法从场景中提取目标,本文从前景检测、背景更新、后继处理三方面比较分析
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-12-20
    • 文件大小:343kb
    • 提供者:labacher
  1. 静止背景运动目标识别

  2. 随着计算机技术的不断提高,智能视频监控技术得到了很好的发展, 过去依靠人力监控视频中出现的人或汽车等既浪费人力物力,又不够准确,很容易发生遗漏,而智能监控就不存在这种问题,只需在程序中设定报警条件即可,能够准确地达到实时监控的目的。现在智能视频监控逐渐应用于城市道路、小区、银行等重要场所及对场景中的异常事件或人的异常行为的监控中, 应用前景广泛,正在逐步取代靠人力来观察视频信息。智能视频监控相比过去常用的靠人来监测的最重要的不同就是识别出需要监控的对象,通常是运动目标的提取。在本文中利用mat
  3. 所属分类:网管软件

    • 发布日期:2012-06-09
    • 文件大小:263kb
    • 提供者:wangbei1361
  1. 视频读取并提取目标背景

  2. 提取视频背景图像,用于视频跟踪。适用于设计视频跟踪的预处理过程,内含视频文件。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-10-21
    • 文件大小:31kb
    • 提供者:cashmouse
  1. 视频读取并提取目标的背景

  2. 视频读取并提取目标的背景 matlab程序编写 有效读取视频的背景
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-12-08
    • 文件大小:31kb
    • 提供者:ckghostwj
  1. 视频读取并提取目标背景

  2. 视频读取并提取目标背景的matlab程序,程序写的非常清楚,适合初学者。-video extraction
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-04-28
    • 文件大小:27kb
    • 提供者:u010173075
  1. 交互式图像分割,用于修改证件照背景

  2. 该程序是交互式图像分割,用于修改证件照背景,提取目标区域,该程序为初始版本,欢迎大家使用,报告错误和需要增加的功能,内有说明文档。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-07-24
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:u011501120
  1. 同一场景运动目标背景提取

  2. 针对同一场景的多幅运动图片,进行提取背景图像。并将提取的背景与运动图片进行差分,获取运动目标。
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2014-08-08
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:xuanyuandi2013
  1. 背景差分法提取目标

  2. 背景差分法提取出运动目标 首先提取背景
  3. 所属分类:其它

  1. 简单背景图像中的目标提取技术研究

  2. 为实现计算机的自我判别,能判别简单背景的静态图像(即单帧的图像)中的目标,进行目标锁定,提取目标,为动态的图像处理和真正的目标的选取打下基础。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-12-30
    • 文件大小:114kb
    • 提供者:woshishenjinlei
  1. 提取目标的最大轮廓

  2. 输入背景图像和当前图像,采用背景差分法得到目标区域,在用边缘检测函数提取目标边缘时,会将目标内部和外部边缘都检测出来,该函数实现的是只提取目标最外围边缘
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-07-28
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:u012982532
  1. matlab背景差分法实例

  2. 主要讲解背景差分的使用方法,,方便提取目标,多指教
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-05-15
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:qq_24882221
  1. 取目标轮廓

  2. 通过matlab自带函数等,实现复杂背景下,提目标外轮廓,并且去除内部小区域,得到边缘
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2018-05-25
    • 文件大小:303kb
    • 提供者:yan13478760131
  1. 基于背景配准的矿井危险区域视频目标检测算法

  2. 针对矿井危险区域视频监控视场背景复杂,难以实现视频目标精确提取的问题,提出了一种基于背景配准的视频目标检测算法。该算法实现步骤:提取SIFT特征点,计算特征点区域H-S光流矢量;通过区域运动特性分析提取出背景运动区域,对背景运动区域特征点做帧间匹配;计算仿射参数,配准差分后提取出精确的目标区域。实验结果表明,该算法能够去除前景目标特征点对背景配准的影响,可获得较为精确的目标区域。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-10
    • 文件大小:378kb
    • 提供者:weixin_38591291
  1. matlab实现运动目标检测与最小外接矩形框绘制

  2. 资源中包含了两个m文件。 yidongpingjunfa.m采用了背景差法检测运动目标,移动平均法提取图像背景。 minboundrect.m用于绘制运动目标的最小外接矩形框,可任意设置最小外接矩形框的角度。 本人做的是视频中运动车辆的检测,读者可自行更换检测算法以及参数调整以匹配不同的运动场景。
  3. 所属分类:图像处理

  1. 多运动目标实时提取系统设计与实现

  2. 针对弹道测量环境中大视场、大数据量、高速传输复杂的图像中多运动目标提取算法,设计了基于双DSP+FPGA的实时图像处理系统。提出了一种结合背景自适应更新与基于窗口的目标提取算法,通过背景自适应更新算法得到目标运动区域,再运用基于窗口的目标提取算法实时提取多运动目标的信息。实验证明,系统能准确实时地提取目标信息,满足弹道测量系统要求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-23
    • 文件大小:256kb
    • 提供者:weixin_38727928
  1. 一种基于DSP的实时图像目标搜索与跟踪系统设计

  2. 电视图像跟踪器是一种具有简单智能的图像跟踪装置,它能在比较复杂的背景中,按照标准的电视制式,逐场提取与分离视场内的运动目标,提取目标亮度与结构特征,测定目标中心对转台视轴的方位与俯仰角误差。该跟踪角误差信息经变换后送到转台的伺服系统,驱动转台运动以保证被跟踪的目标始终处于成像传感器的视场中心,实现对目标的自动跟踪。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:143kb
    • 提供者:weixin_38697979
  1. 一种改进的混合高斯模型背景估计方法

  2. 传统混合高斯模型一般为每个像素分配固定的高斯分布个数,从而造成背景形成速度的减慢和系统资源的浪费;同时也存在着高斯模型背景建模中的缓慢或滞留运动物体造成目标误判现象的问题(即空洞问题)。为此,提出了一种有效的两阶段视频图像处理方法。该方法在第一阶段根据像素点的优先级大小自动地调节高斯分布的数目,在第二阶段首先对像素点进行所属区域的划分,进而对目标区域和非目标区域采取不同的更新手段。实验表明,采用两阶段视频图像处理方法明显地改善了背景建模的速度,有效解决了提取目标出现的空洞问题。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:417kb
    • 提供者:weixin_38731385
  1. 基于改进Jung方法的实时背景提取算法

  2. 结合帧间差分信息和Jung背景提取算法,提出了一种改进的用于运动目标检测的实时背景提取算法。该算法利用视频连续图像帧之间的差异信息加速背景更新过程,提取的背景图像能够快速适应背景中物体的变化,同时保留了基本Jung背景提取方法结构简单、运算速度快的特点。在PETS2001数据集上对本算法进行了有效性验证,实验结果表明,该算法可以实时准确地提取背景图像。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:503kb
    • 提供者:weixin_38508549
  1. 单片机与DSP中的基于DSP的实时图像目标搜索与跟踪系统设计

  2. 摘  要:本文介绍了一种基于双TMS320VC5416处理器的实时图像搜索跟踪处理系统,详细阐述了该系统的硬件设计思想,并结合一种跟踪算法实例叙述了基于DSP的图像搜索与跟踪处理系统软件设计的一般流程。该系统是一种优良的图像处理平台,具备良好的通用性,可以用来实现多种图像处理算法。  关键词:图像处理 数字信号处理器  搜索 跟踪 1.引言  电视图像跟踪器是一种具有简单智能的图像跟踪装置,它能在比较复杂的背景中,按照标准的电视制式,逐场提取与分离视场内的运动目标,提取目标亮度与结构特征,测定目
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-07
    • 文件大小:180kb
    • 提供者:weixin_38651273
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