视频演示算法包括：1.静态背景下的背景预测法目标检测2.静态背景下帧间差分法目标检测3.MeanShift目标跟踪方法4.重心多目标跟踪方法该框架支持的视频只限于RGB非紧缩WindowsAVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。
2017/10/5 12:53:16
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本文针对视频监控中的车辆检测跟踪问题，具体研究了在昼间车流密度较高情况下以及在夜间车辆的检测与跟踪算法。
首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。
实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果！在正文中讲吧，佛楼米！
首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。
实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果！在正文中讲吧，佛楼米！
2020/1/22 13:03:28
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RepoformostofCVproblems,suchasimageclassification,objectdetection,poseestimation,segmentation,andsoon.
2016/5/23 15:47:15
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次要针对近10几年来，常见的运动目标检测算法中比较有代表性的文章收集，如GMM，PDF，Codebook,SOBS,SACAN、W4,VIBE等。
2021/11/8 5:51:35
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该.py文件为基于vibe原理的目标检测Python代码。
由于第一次写Python，程序运转比较慢，欢迎交流。
运转方式：将该文件和名称为video的avi文件放在同一个文件夹，然后运转即可。
当然也可以在程序中修改待检测的视频文件名称。
由于第一次写Python，程序运转比较慢，欢迎交流。
运转方式：将该文件和名称为video的avi文件放在同一个文件夹，然后运转即可。
当然也可以在程序中修改待检测的视频文件名称。
2018/10/20 12:07:17
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资源中包含了两个m文件。
yidongpingjunfa.m采用了背景差法检测运动目标，移动平均法提取图像背景。
minboundrect.m用于绘制运动目标的最小外接矩形框，可任意设置最小外接矩形框的角度。
本人做的是视频中运动车辆的检测，读者可自行更换检测算法以及参数调整以婚配不同的运动场景。
yidongpingjunfa.m采用了背景差法检测运动目标，移动平均法提取图像背景。
minboundrect.m用于绘制运动目标的最小外接矩形框，可任意设置最小外接矩形框的角度。
本人做的是视频中运动车辆的检测，读者可自行更换检测算法以及参数调整以婚配不同的运动场景。
2020/1/2 8:44:46
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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