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基于混合高斯模型(GMM)和CamShift算法的多目标检测与跟踪
基于混合高斯模型(GMM)和CamShift算法的多目标检测与跟踪，基于OpenCV实现的，压缩包里包括代码和测试数据，要运行需要自己配置头文件和依赖库的路径。可以用于车辆和行人的检测与跟踪，自动检测运动目标，适合初学者学习研究。
- 2022-11-21 12:30:13下载
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elm极限学习机C++版本
这是elm极限学习机的c++版本，与官网提供的c++版本不同，是完全基于c++版本的一套代码，不需要和matlab混编，相关的学习资料可参考官网或者csdn上部分博客的内容，相对简单
- 2022-03-19 04:23:35下载
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基于opencv的行人检测
基于opencv的行人检测,行人检测的毕设代，有注释 希望对大家有所帮助
The code below is implementation of HOG (Histogram-of-Oriented Gradients)descriptor and object detection, introduced by Navneet Dalal and Bill Triggs.
- 2022-03-09 12:29:31下载
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图片卡通化
命令行程序，参考论文Image abstraction by flow-based ，实现图片卡通化的程序，效果十分理想，但美中不足的是运算速度较慢qvq
- 2023-05-16 17:55:03下载
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OpenCV特征点检测算法对比
SIFT/SURF基于灰度图，
一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。
二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。
三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。
- 2022-02-02 18:24:50下载
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制作电子印章
该程序采用opencv读取印章RGB值，绘制4通道png格式的电子印章
- 2022-07-17 12:23:40下载
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对视频中多个运动物体进行识别输出质心运动位置变化
对一段视频进行处理找出视频中的运动物体，通过轮廓识别将运动物体找出，同时计算质心将知心的变化逐个输出确定运动物体的质心位置变化。
- 2022-02-04 04:47:28下载
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基于OPENCV的手势识别，可以有效的识别出简单的手势
基于OPENCV的手势识别，可以有效的识别出简单的手势,实验的环境为vs2013+Opencv2.4.9,有需要的同学可以自行下载修改，里面有详细的注释与实验的结果图。
- 2022-08-11 15:24:21下载
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人脸实时跟踪
在很多动作大片中，开启关键之门的密码都是人脸———通过摄像头扫描脸部特征，符合则自动开启大门，反之警铃大作。依次通过人脸检测、人脸对齐、人脸识别三个模块，才能完成验证。人脸支付存在的一大问题就是识别率不高，完美光线下识别率能达到90%，特殊光影下只有60%。以淘宝为例，每天上亿的交易量，即便是99.99%也是远远不够的。
- 2022-05-18 21:59:41下载
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运动目标检测
可以简单的实现运动目标检测,帧差法[18]又叫时间差分法，它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对应的像素点的灰度值进行比较，然后找到差异，进而检测出运动目标,在视频序列图像中，相邻的图像之间具有连续性，当视频图像中有运动目标时，由于运动目标的运动，相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大，相反，当视频图像中没有运动目标时，相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小，帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的，它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算，然后做二值化处理，从而检测出运动目标。
- 2022-02-14 06:48:33下载
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