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混合高斯模型提取视频前景
混合高斯模型提取视频前景
混合高斯
MATLAB
提取前景
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2017-10-06
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基于混合高斯模型的提取视频前景方法，利用MATLAB实现，
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混合高斯模型用于前景提取
浏览：96
混合高斯模型运动前景提取的matlab程序，效果还不错这样有利于处理期间感兴趣前景提取的matlab程序，利用帧差法实现的视屏前景提取前景提取的matlab程序，利用帧差法实现的视屏前景提取
OPENCV混合高斯模型提取视频前景
浏览：194
4星 · 用户满意度95%
用opencv自带的混合高斯模型提取视频前景，由于空间有限，只能上传c++代码，建立工程后复制即可使用
高斯混合模型提取运动的前景目标
浏览：76
刚学习高斯混合模型，收集了些资料方便大家共同学习。 这里包括一些相关的论文 和博客链接，同时附上一段基于opencv的c++代码
动态视频 混合高斯模型 前景目标提取
浏览：108
3星 · 编辑精心推荐
动态视频 混合高斯模型 前景目标提取，本代码用于2017年数学建模D题，动态背景的前景目标提取，调试过，可行，注意MATLAB版本问题即可。
基于高斯混合模型的视频背景建模
浏览：134
4星 · 用户满意度95%
在视频监控领域中,有效快速的视频目标分割是视频分析与处理中的一项关键技术。针对固定场景监控中背景复杂,存在 噪声等影响分割问题，在Stauffer等人提出的经典自适应混合高斯背景模型基础上,提出了基于高斯混合模型的时空耦合视频对象 分割算法,这一新算法从时空两个尺度上为每个像素进行分类。
GMM混合高斯背景建模 含去阴影
浏览：37
GMM混合高斯背景建模 含去阴影，源码包含算法实现部分
混合高斯模型提取前景代码
浏览：130
混合高斯模型 前景提取的代码，可提取出完整前景，效果较好，经本人测试可用。
matlab帧差法
浏览：86
5星 · 资源好评率100%
帧差法 matlab7.1 视频跟踪 亲测可运行，不能运行就是你matlab没配置对
基于MATLAB的特定前景图像分离，将车辆识别并分离出来的第二种方法——通过图像的RGB线性变换的像素操作分离背景
浏览：128
如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 这个MATLAB函数将灰度图像I中的强度值映射到J中的新值，使得1%的数据在I的低强度和高强度下饱和。对图像f中任意像素的灰度值x进行变换，得到图像f 中对应像素的灰度值XF。 具体的算法步骤如下： i. Set adjustment linearity value; ii. Read in the image to b
基于监控视频的前景目标提取matlab
浏览：178
4星 · 用户满意度95%
有程序和资料。17年华为杯数学建模D题，针对问题一，在静止背景条件下，提取运动前景目标轮廓，首先处理视频，生成单帧数据，针对不含纯背景帧的视频采用帧间差分法，对含背景帧的视频数据采用背景差分法。两种方法都可以准确提取静止背景下的前景目标轮毂，最后进行形态学的补充处理，达到预期的效果。 针对问题二，分析动态背景每一帧之间都大面积的不同，因此使用帧差法的结果会出现大量的噪点。采取混合高斯模型(GMM)
混合高斯模糊算法提取视频前景图
浏览：59
4星 · 用户满意度95%
混合高斯模糊算法提取视频前景图，可以将静态视频中的动态目标提取出来。方便观察研究运动目标。可以得到很好的效果。
新建文件夹 (2).zip_前景提取_前景提取 视频_图片前景提取_视频前景提取_高斯混合模型
浏览：82
进行视频的背景前景提取以及视频图片转换、视频的噪点去除
混合高斯MOG优化的视频前景提取
浏览：169
4星 · 用户满意度95%
基于opencv+vs2008开发的混合高斯MOG优化的视频前景提取
混合高斯模型的自适应前景提取
浏览：188
复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点。 为解决复杂场景中的前景目标提取问题，提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法。该方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制，并且通过在线期望最大化( EM) 算法对高斯分布的各参数进行学习，此外每个像素的权值更新速率可根据策略进行调整。实验结果表明该方法对复杂变化场景具有较好的适应性，可有效、快速地提取前景
高斯混合模型
浏览：137
对数据进行混合高斯模型拟合，对多模态数据能够达到较好的描述效果。
基于高斯混合背景建模的前景检测算法
浏览：131
自己写的基于混合高斯背景建模的运动目标检测算法，没有利用opencv本身封装的GMM函数。
基于opencv视频增稳+混合高斯背景提取前景代码
浏览：167
5星 · 资源好评率100%
包含hpp文件和cpp文件，内有描述函数的具体调用方式。视频增稳通过光流+卡尔曼实现，然后对于增稳后的视频，通过混合高斯背景建模，提取前景目标
高斯处理视频并跟踪运动进行前景背景分割
浏览：197
视频处理中，利用混合高斯模型进行目标跟踪，可以很好地将前景背景分割。
高斯混合模型背景建模
浏览：150
4星 · 用户满意度95%
利用Scene_Data文件夹中的视频帧序列实现基于GMM（高斯混合模型）的背景建模。 利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写混合高斯模型算法的程序。实现给定图像帧序列的背景建模及跟踪。代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。 要求写出对算法即其实现遇到问题的理解和实时性问题，每秒能处理多少帧，录制代码运行时的视频拷屏
基于混合高斯背景模型的背景差检测的视频运动目标检测
浏览：122
3星 · 编辑精心推荐
基于混合高斯背景模型的背景差检测的视频运动目标检测
运动前景提取的matlab程序
浏览：95
4星 · 用户满意度95%
运动前景提取的matlab程序，效果还不错
前景提取matlab代码-LearningBasedMatting_Matlab:Matlab版前景图像提取算法-LearningBasedD
浏览：112
前景提取matlab代码 Description Matlab版的Learning Based Digital Matting前景图像提取算法。此代码为原版代码，未经任何并行优化，速度比较慢。 This package contains the major source code of a demo for our learning based digital image matting tech
高斯混合模型的Python实现和可视化
浏览：40
4星 · 用户满意度95%
用Python实现了GMM算法，解决了协方差的行列式为0的问题，用K均值算法进行初始化，对结果进行了可视化，博客地址：http://blog.csdn.net/u012176591/article/details/46051431
基于混合高斯模型的背景减除
浏览：113
5星 · 资源好评率100%
实现了基于混合高斯模型的背景减除，在matlab下运行
改进的高斯混合背景建模算法的实现
浏览：9
5星 · 资源好评率100%
实现了改进的高斯混合背景建模算法，开发环境为VS2013+opencv,主要用C语言，opencv实现
混合高斯模型
浏览：181
5星 · 资源好评率100%
一篇不错的基于混合高斯模型的运动检测机阴影消除算法的研究，比较适合初学者。
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Emily_94
2017-11-07
可以运行，效果不错，就是速度有点慢
sunfengjie1993
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