遗留物检测是一个重要的计算机视觉应用，它涉及到视频分析和物体识别技术。在这个项目中，"遗留物检测，VS2015+OPENCV400" 使用了Visual Studio 2015作为开发环境，并结合了OpenCV 4.0.0库，这是一个广泛用于计算机视觉处理的开源库。OpenCV提供了丰富的图像处理和机器学习功能，使得开发者能够高效地实现复杂的视觉算法。
项目的核心是Gaussian Mixture Models (GMM) 混合模型。GMM是一种统计建模方法，它可以用来表示数据的概率分布，特别是在处理具有多个可能来源的数据时。在遗留物检测中，GMM可以用来学习正常移动物体的行为模式。当一个物体在特定区域内停留超过8秒（即停顿时间），系统会认为这个物体可能是一个遗留物，因为它与通常的移动行为不符。这种情况下，系统会用红色标记来突出显示该物体，以引起注意。
MFC (Microsoft Foundation Classes) 是微软提供的一套C++类库，用于构建Windows应用程序的用户界面。在本项目中，MFC被用来创建图形用户界面，使得用户能够直观地查看和交互检测结果。通过MFC，开发者可以轻松地创建窗口、菜单、对话框等元素，而无需深入研究底层的Windows API。
人工智能和计算机视觉是本项目的两大技术支柱。人工智能在这里体现在GMM的学习和应用上，它能理解并预测物体的行为模式。计算机视觉则涵盖了图像捕获、处理和分析的全过程，包括对象识别、运动分析等。
在代码实现方面，使用C++编程语言进行开发，这是一门强大的系统级编程语言，特别适合处理性能要求高的任务，如实时视频处理。OpenCV库本身就是用C++编写的，因此与C++配合使用可以实现高效的代码执行。
"效果测试"文件可能包含的是该项目的测试结果或者演示视频，用于验证系统的准确性和效果。这部分可以通过运行这些文件来直观地看到遗留物检测的运行状况和准确度。
这个项目展示了如何利用现代计算机视觉技术和人工智能算法来解决实际问题，尤其是在安全监控或无人值守区域的管理中，这样的遗留物检测系统具有很高的实用价值。同时，它也提供了一个学习C++、OpenCV、MFC以及GMM模型应用的良好实例。
