去除阴影后的车型识别系统

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帧差法的源代码，为c++语言编写，属于图像处理类，并用最新 Mat格式 编写。 帧差法就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。 首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时， 可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。

该代码是用于医学图像处理的，里面包括对细胞的进行滤波，边缘检测，基于边缘检测的分割以及ostu分割方法，很实用，对于初学者有很好的帮助作用

本源码是基于《A texture-based method for modeling the background and detecting moving objects》一文实现的，该方法是基于图像中各个像素点的建模方法，提取的纹理特征的方法为LBP直方图，每个像素点的背景模型中包含K（一般为3或5）个LBP直方图，在后续处理中每来一帧时先进行前景检测，然后更新背景模型，如果当前像素点的LBP直方图和其背景模型中的任何一个直方图都不匹配时，就把权值最小的那个直方图替换成该像素点当前的直方图，并且设置其权值为一个很小的值，如果当前像素点的LBP直方图与其背景模型中的某一个最匹配时，就更新那个最匹配的直方图，并且更新其权值，背景模型中的其他直方图只更新权值。更新完之后进行权值归一化，根据权值大小进行排序。

这一个简单的项目,需要一个视频路径和计算场景的视频。场景是基于连续两帧之间的运动可由用户阈值。场景类也可以扮演幕后,返回现场最高的帧数,返回现场与最低数量的帧和/或通过id获取场景。该项目使用opencv的运动估计计算两帧之间的运动。幕后存储在两个向量。一个向量未分类的场景,另一个拥有场景以升序排序基于它们所包含的的帧数。

此项目检测来自diff catrs sadbabsdhs sdbnbdhsadb asdbabsdasbdasbd as a s as sa的牌照；

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计算 2 图像之间的单应矩阵。 使用 Homorgraphy 矩阵创建全景图像。