基于幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測
基于圖形處理器單元(GPU)提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT(基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換)算法提取圖像匹配特征點的基礎上,優化隨機采樣一致性算法(RANSAC)剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點,運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標...
基于圖形處理器單元(GPU)提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT(基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換)算法提取圖像匹配特征點的基礎上,優化隨機采樣一致性算法(RANSAC)剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點,運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標...
幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測算法--對做人體檢測或運動物體檢測有用的論文...
本人自己改進過的幀間差分方法,并且調試過,對于學習車輛檢測算法的朋友,有些幫助...
因為GIF89格式的圖片文件只支持256色動畫, 所以特地開發了一款32位色的動畫文件格式, 把這種格式命名為PIZ格式,屬于多幀動畫, 基于幀間差值和zip壓縮的算法,類似PNG的 alpha通道,640x480尺寸,700幀,要11M字節 壓縮包里面包含PIZ制作器和PIZ播放器, ...
本文提出了一種新的基于對模型的分塊直方圖求交互信息量的鏡頭檢測算法。算法中對每幀圖象 進行分塊求直方圖, 然后利用相鄰幀間對應分塊的直方圖統計值求交互信息量, 最后把所有分塊的交互信息量進行 加權平均以檢測鏡頭的變化。實驗結果表明與傳統的直方圖相比, 該算法對一般場景的鏡頭變化有更高的查全率和 ...