WINDOWS上用VS2013实现基于码书的运动目标检测，检测了在会议厅中的运动目标，实现了目标跟踪和绘制目标轮廓的功能。
最后还有演示的ppt
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2025/7/19 11:14:19
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基于混合高斯模型并利用meanshift算法结合实现视频中运动目标的跟踪，可处理复杂背景，实时
2025/7/9 16:36:36
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在vs2013版本以上，利用opencv实现对运动目标的检测，能够将AVI、MP4、RMVB等文件中的移动的目标圈出来并动态更新，适用于新手学习机器视觉。
2025/6/18 0:10:56
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针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。
2025/6/11 7:02:40
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ViBe源代码运动目标检测原文：http://orbi.ulg.ac.be/bitstream/2268/145853/1/Barnich2011ViBe.pdf对应博文：http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25988281
2025/5/27 0:09:10
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matlab基础程序，主要是关于双基地MIMO雷达基本数据结构模型及其matlab实现，双基地MIMO雷达多目标的定位和多运动目标的跟踪的matlab实现
2025/5/26 11:25:19
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视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一，是对连续的图像序列进行运动目标检测、提取特征、分类识别、跟踪滤波、行为识别，以获得目标准确的运动信息参数（如位置、速度等），并对其进行相应的处理分析，实现对目标的行为理解。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务。
视觉跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运动参数，如位置、速度、加速度和运动轨迹等，从而进行下一步的处理与分析，实现对运动目标的行为理解，以完成更高一级的检测任务。
2025/4/6 0:40:14
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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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