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本代码建立高斯混合模型(高斯多模型)(GMM)，将其用于计算机视觉领域的视频目标检测/视频监控/运动检测/运动目标检测/视频目标跟踪等相关应用中。-This code sets up Gaussian mixture model(Gaussion Mixture Model, GMM) with image sequences for the research and application field of computer vision, using GMM for visual objec
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程序代码说明
用Prewitt算子检测图像的边缘
用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
用Canny算子检测图像的边缘
图像的阈值分割
用水线阈值法分割图像
对矩阵进行四叉树分解
将图像分为文字和非文字的两个类别
形态学梯度检测二值图像的边缘
形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-Program code shows the image using Prewitt edge de
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静止背景下运动目标检测，采用帧间差分的方法进行运动目标识别-Static background motion detection, frame difference methods using Moving Object Recognition
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用matlab对对象进行边缘提取。里面附带一张lina的照片，检验后可行。-Object edge detection using matlab. Which comes with one lina photos, inspection feasible.
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用帧差法实现运动目标检测，以matlab为开发环境来实现，简单、适用-Use frame differential method to implement motion object detection, using matlab environment for development to realize, is simple
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十字路口车流通量及车身颜色的统计通过MATLAB创建系统对象，用于读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。颜色提取算法采用 RGB 颜色模型，利用MATLAB进行仿真-Crossing the circulation of the car and body color statistics by MATLAB to create object system, used to read th
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faster_rcnn的matlab试验资料，包括编译好的包，CUDA7.5，matlab2016a，VS2013(this is a good learning resource for object detection using deep learning.
we use faster_rcnn algorithm and matlab coder
cuda version is 7.5
VS version is 12.0
matlab version is 2016a)
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基于matlab实现运动目标检测代码，使用matlab实现运动目标检测(Moving object detection code based on MATLAB,Moving object detection using MATLAB)
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一、课题介绍
本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。
二、算法流程
结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。
三、GUI界面设计(Thi
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