二维图像处理

通过opencv配置vs2012配置，实现读取视频并且进行车辆计数。用背景差分法能有效背景提取但是摄像头抖动必须控制。该代码运行前提是需要有相应背景图像进行差分。

基于视频运动对象的快速提取 采用了差分法,光流 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标，首先需要选择一个特征空间。参考目标，用在特征空间中概率密度函数q表示，例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性，目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y，用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪，里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1)，相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息，候选区域的相似度变化会很大，匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数，在空间域内，用一个核函数对目标 区域做滤波处理。

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作为图像增强自然保护如下。图像的氛围不应改变大大增强，没有光源后应引入到现场，没有晕轮效应应添加和无阻塞的影响应该是放大过度增强。一些自然基于 Retinex 理论的增强算法提出了加强细节与自然保留。然而，这些算法并不适合对于非均匀光照图像。因此，他们提出了一项保留的自然度增强在这非均匀光照图像算法纸，不仅增强了的详细信息形象，而且还保存着自然。LOE好遵照执行的措施关于自然保护的客观评估同时提出。实验结果表明图像增强新算法是视觉美观，洒脱自然的工件看。

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