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搜索资源 - background foreground segmentation
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介绍一种应用于视频运动检测中前景和背景建模分割的方法-proposes a novel method for detection and segmentation
of foreground objects from a video which contains
both stationary and moving background objects and undergoes
both gradual and sudden “once-off” changes.
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光流法之一：codebook BGS代码，参考论文Real-time foreground–background segmentation using codebook model （Kyungnam Kima,, Thanarat H. Chalidabhongseb, David Harwooda, Larry Davis），进行了简化。
实验效果：似乎噪声点太多了。-One of the optical flow method: the BGS codebook code, refer
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Image Segmentation (Foreground separated from Background).
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This package contains m-files for the segmentation of a moving foreground from video with a static background
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两次利用大津法对图像进行分割，将前景与背景，白色区与背景分割开，并二值化。-Otsu method twice using image segmentation, the foreground and background, white background area and separate, and binary.
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Used for OpenCV gaussian background foreground segmentation-Used for OpenCV gaussian background foreground segmentation
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基于区域融合的半监督的图像分割算法。首先在背景和前景手动设置初始分割标记，在迭代过程中不断通过区域融合操作获得最大相似度的区域，从而实现目标分割。-Regional integration based on semi-supervised image segmentation. First of all, in the background and foreground segmentation manually set the initial marking, in the iteration
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Real-time foreground–background segmentation
using codebook mode-Real-time foreground-background segmentation using codebook mode
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从静止的视频背景中，分割出前景目标的程序-Uses graph cuts to segment foreground objects from a static background in video. Morphology and Segmentation. foreground segmentation,
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迭代法是基于逼近的思想，逼近的目标是使得：前景和背景的平均灰度值的平均值即为阈值。该方法的原理是：如果用某一阈值分割出的图像，其两部分平均值的中值，正好等于该阈值，那么这个阈值就是所求的阈值。-Iterative method is based on the approximation of the idea of approaching the goal is to make: the foreground and background is the average
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Real-time foreground–background segmentation using codebook model
了解码书进行图像处理(背景与前景)的原理，可以从该文章中获得有益的参考价值-Real-time foreground–background segmentation using codebook model
A practical paper for knowing of image processing theory(about foregro
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使用背景建模法和时间差分法的前景分割，使用找轮廓的方式显示移动物体的位置-Background modeling using time-difference method and the prospect of partition, use the display profile to find the position of moving objects
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分五个部分讲解：1.计算分割函数。图像中较暗的区域是要分割的对象。
2.计算前景标志。这些是每个对象内部连接的斑点像素。
3.计算背景标志。这些是不属于任何对象的像素。
4.修改分割函数，使其仅在前景和后景标记位置有极小值。
5.对修改后的分割函数做分水岭变换计算。-Divided into five sections explain: (1) Calculate the partition function. The dark areas in the image is the
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背景建模和前景分割的方式把运动车辆提取出来。并进行最近临关联，输出目标轨迹。
MeanShift运动目标跟踪 matlab程序
1.截取跟踪目标矩阵rect
2.求取跟踪目标的加权直方图hist1
3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。
4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。
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利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景-To achieve segmentation foreground and background using histogram-based adaptive threshold method
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he files in this package comprise the Matlab implementation of a
foreground segmentation algorithm based upon graph cuts, described in:
Better Foreground Segmentation Through Graph Cuts, N. Howe &
A. Deschamps. Tech report, http://arxiv.org/
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基于直方图的自适应阈值法实现分割图像前景与背景，matlab编写，包含测试图像和实验报告-Foreground and background to achieve image segmentation histogram-based adaptive threshold method, matlab prepared, containing the test images and test reports
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针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
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21.【高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割】bgfg221.【高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割】bgfg2-Gauss processing video and tracking motion foreground background segmentationGauss processing video and tracking motion foreground background segmentation
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高斯处理视频并跟踪运动做前景背景分割，可用来做前背景分离，分离出运动物体，达到抠图的效果-Gauss video processing and tracking moving foreground background segmentation, can be used to do before the separation, separation of a moving object, to achieve the effect of Gauss matting video processin
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