目標跟蹤，背景分割器：knn、mog2和gmg
basic motion detection and tracking with python and opencv
使用背景減除進行目標檢測
用 opencv 實現多目標追蹤（c++/python)
影象過濾，追蹤人臉，檢測前景/背景區域和深度，i/o功能等
基於python的opencv影象處理18
利用opencv進行移動物體檢測
基於顏色閾值分割的視覺跟蹤
基於顏色特性的目標檢測方法
基於顏色特性的目標檢測方法
python opencv 多目標跟蹤
opencv上八種不同的目標追蹤演算法
python opencv shi-tomasi 角點檢測和特徵跟蹤
multitarget-tracker
meanshift and camshift
opencv python meanshift 和 camshift
meanshift、camshift&運動軌跡繪製
mean shift tracking
運動方向判斷
運動目標檢測
目錄 檢測方法 背景模型 目標檢測 後處理 檢測方法 基於統計背景模型的運動目標檢測方法 問題 1 背景獲取 需要在場景存在運動目標的情況下獲得背景影象 2 背景擾動 背景中可以含有輕微擾動的物件，如樹枝 樹葉的搖動，擾動部分不應該被看做是前景運動目標 3 外界光照變化 一天中不同時間段光線 天氣等...
surf特徵檢測描述和匹配
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運動背景下的運動目標檢測
各種目標檢測方法介紹 懶人可以直接略過 目標檢測是乙個老話題了，在很多演算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事 檢測當前中有沒有目標？如果有的話，在哪？按照先驗知識和背景運動來劃分的話，目標檢測方法大概可以分為兩大類 第一，已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類方法，第一類方法是用目標...