OpenCV运动目标识别代码解析
OpenCV运动目标识别代码解析
此项目提供完整的OpenCV运动目标识别代码，并对其进行详细解析，帮助开发者理解其原理和实现方法。
代码功能:
利用OpenCV库函数实现运动目标的检测和提取。
通过背景建模和图像差分技术，将运动目标从背景中分离。
可应用于视频监控、人机交互等领域。
代码解析:
运动目标识别
当前话题为您枚举了最新的运动目标识别。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
VC6.0运动目标识别实现
用 VC6.0 搞运动目标识别，挺有意思的事儿。VC6.0 这款老牌 IDE 虽然年代久远，但上手简单，资源管理也挺清爽。运动目标识别的流程，简单来说就是先用高斯混合模型或帧差法建个背景模型，检测目标，提取特征，分类。你可以结合 OpenCV 库来搞，像用`cv::BackgroundSubtrac
目标识别器
可执行脚本列表：
yarn start：在开发模式运行应用程序。yarn test：在交互式监视模式运行测试。yarn build：构建到应用程序build文件夹，并优化构建以获得最佳性能。yarn eject：删除单个构建依赖项，所有配置文件和传递依赖项将被删除。
SSD视频目标识别框架
基于 SSD 的视频识别项目，是那种一看就挺实用的代码资源。SSD本身就是实时检测的利器，结合了TensorFlow和OpenCV，上手快，效果也稳定。多尺度预测+空间金字塔特征这套组合，检测小目标尤其给力。视频部分用 OpenCV 搞定，像VideoCapture和VideoWriter这些工具，
Haar 特征目标识别 C++ 代码
这是一个完整的 C++ 项目代码，可以帮助你利用 Haar 特征训练识别你感兴趣的目标，比如手或者人脸。这个项目需要 OpenCV 2.1 库和 VS2008。
基于opencv与yolo的目标识别案例
运行非常好，由于文件太大，请自己下载yolov3.weights添加到yolo-coco文件夹下面
Swift iOS Object Detection App目标识别应用程序
swift-iOSObjectDetectionApp 是一个利用Swift语言开发的 iOS 应用，目标识别功能。你可以通过它实现图片或视频中的对象识别，挺适合想做计算机视觉相关项目的朋友。这个应用通过Core ML框架将机器学习模型集成在 iOS 中，而Vision框架则图像，像是裁剪、缩放等。
运动目标检测实现程序
利用 C++ 和 OpenCV 实现运动目标检测。
draw_nv12嵌入式Linux图像目标识别工具
nv12 格式图像的需求在嵌入式开发中挺常见的，尤其是在做图像目标识别时。这份draw_nv12.tar资源包就挺实用的，专为嵌入式 Linux 平台设计，支持在nv12格式下进行目标识别选定。要是你在做类似项目，或者是嵌入式开发的新人，这个资源包能帮你省不少事。嵌入式 Linux环境下，图像往往需
OpenCV运动目标检测与监控
利用OpenCV实现了运动物体的目标检测，可进行实时监控，适用于监控场景。