迷途中的前进

转自：http://apps.hi.baidu.com/share/detail/327829631. PETS2001的测试视频http://www.filewatcher.com/b/ftp/ftp.cs.rdg.ac.uk/pub/PETS2001.0.0.html内容如下，可以得到如下所示5个DATASET，有训练和测试视频：ftp://ftp.cs.rdg

#include using namespace std; using namespace cv;int main (int argc, char** argv) { VideoCapture capture("1.avi"); if (!capture.isOpened()) { cout<<"No camera or video inpu

自己写的哈，可以用该小程序对视频求解平均模型。//OpenCV中如何累加多幅图像并取平均值#include "cv.h"#include "highgui.h"int main(int argc,char *argv[]){ int nframe = 50;//利用前nfram帧求解平均图 CvCapture *capture = cvCreateFileCapture(

//OpenCV中如何累加多幅图像并取平均值#include "cv.h"#include "highgui.h"int main(int argc,char *argv[]){ IplImage * img1 = cvLoadImage("C:\\hello\\1.bmp"); IplImage * img2 = cvLoadImage("C:\\hello\\2.bmp"); I

非常感谢thefutureisour对opencv中c++版本的高斯混合模型的源代码完全注释，网上直接使用opencv源码编程的比较少，但是要想自己对高斯混合模型进行优化，或者要想在论文中对高斯混合模型有所创新，必须使用opencv源码来进行编程，而不仅仅是使用opencv的源码接口调用一下修改一下参数。自己废了些脑子提供给网友交流一把，1、 my_background_segm.hp

这方面的资料不多，自己搞了一天才搞出来，给小伙伴们参考一把#include "opencv2/opencv.hpp" #include using namespace cv;int main( int argc, char** argv ){ Mat src1, src2, dst; int FirstNmean = 20; //前n帧

本文转自：http://stackoverflow.com/questions/25494595/multiple-object-tracking-with-kalman-filter。代码流程：   1 Background Subtract    2 Smoothing , Blur etc. filters.    3 Find Contours    4 Draw Re

本文转自：http://blog.youkuaiyun.com/huixingshao/article/details/436674850，Online Object Tracking: A Benchmark cvpr2013 综述     http://visual-tracking.net/#     http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchm

本文转自：http://blog.youkuaiyun.com/wangwanguo08/article/details/7550556UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码，链接如下：https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html

本文转载自：http://www.cnblogs.com/ronny/archive/2012/04/12/2444053.html。最近一直在做前景检测方面的研究，刚开始主要是做一些工程性的应用，为了解决工程方面的问题，下了不少功夫，也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结，拖着拖着，终究却写成这篇极不成功的总结。      背景建模或前景检测的算法主要有：1. Single

真幸福滴生活在信息社会，能在网络上遇到这么多技术大牛，在目标跟踪领域的背景建模方面偶然间遇到一位博主无涯（C、.net、图像处理、算法）。既有论文和算法的详细解说，还有代码具体实现！感谢生活在信息社会，感谢无涯博主----作者：王先荣！1. 背景建模与前景检测2. 背景建模与前景检测之二3. 背景建模与前景检测之三4. 背景建模与前景检测之四5. 源

//#include "stdAfx.h"#include #include #include #include //for mk_dir#include //for _acess()#include #define threshold_diff 20 //设置简单帧差法阈值using namespace cv;using namespace std;int recurs

网上很多opencv的帧差法资料，但是大都直接调用视频，或者调用摄像头，调用文件夹下的图片库的资料比较少，通过网上整理资料，终于利用opencv按照帧来处理图片。使用opencv批量读取文件夹下的视频帧http://blog.youkuaiyun.com/ding977921830/article/details/50950927；使用opencv批量读取图片，二帧差分法二帧差法；具体代码如下：

//#include "stdAfx.h"#include #include #include #include //for mk_dir#include //for _acess()using namespace cv;using namespace std; int recursive_mkdir( char *dir );//创建多级目录 int ImageToVideo

转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b700c4c01017wz5.html一、引言：在需要监控的环境里，如何能够判断出进入特定区域的目标，并且能够跟踪目标的轨迹。分为两种情况：一是静态背景下的目标跟踪；二是动态背景下的目标跟踪。二、静态背景下的目标跟踪方法1、单目标：目标跟踪还可以分为单目标的跟踪和多目标的跟踪。单目标的静态背景下的目标

自己在研究目标跟踪论文的时候使用了很多视频库，有些事通过别人的博客总结的，有些是自己找的，现在贴出来方便大家吧。1. 常用计算机视觉图像库:http://blog.youkuaiyun.com/xuejiren/article/details/38635121    //含有图像又含有是视频http://datasetfor.org/       2.视频监控与跟踪，部分测试视频或图像