大家好！今天让小编来大家介绍下关于视频目标检测教程（视频的目标检测怎么实现的）的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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视频目标检测教程本篇文章给大家谈谈视频的目标检测怎么实现的对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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需要用OpenCV对动态背景的视频序列进行目标检测,是不是必须用光流法啊...
1、光流法只是其中一种，好好学习吧，既然搞这个课题，就应该在学校多下点相关论文看看。
2、运动目标检测技术目的是 从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来 ，常用于视频监视、图像压缩、三维重构、异常检测等。运动目标检测主流方法有帧差法、背景差法、光流法等。
3、光流算法能提取的就是每个点的运动方向和运动大小，也就是运动向量，你可以根据这个来区分一定条件下的物体，但是效果非常有效，一般都要结合其他特征，像颜色、纹理、物体边界等。
4、首先，进行特征点检测；然后，对特征点进行空间位置和光流的聚类，聚类的结果可以得到特征点的外接矩形框。
5、光流在很多领域中都被用到，例如视频中的运动目标检测，视频压缩等等。在分析光流时，需要用到两个重要假设： 对象的像素强度在连续帧之间不会改变。相邻像素具有相似的运动。 下面我们运用这两个假设来推导光流公式。
运动目标检测——光流法与opencv代码实现
运动目标的检测的其主要目的是 获取目标对象的运动参数（位置、速度、加速度等）及运动轨迹 ，通过进一步分析处理，实现对目标行为更高层级上的理解。
首先，进行特征点检测；然后，对特征点进行空间位置和光流的聚类，聚类的结果可以得到特征点的外接矩形框。
如果两帧图像之间的运动太大，光流法可能会失效。对于这个问题我们可以通过图像金字塔来解决，当我们使用更高层的金字塔图像时，小的运动被去除，大的运动变成小运动。然后再应用 Lucas-Kanade，就可以得到正确的光流。
光流算法能提取的就是每个点的运动方向和运动大小，也就是运动向量，你可以根据这个来区分一定条件下的物体，但是效果非常有效，一般都要结合其他特征，像颜色、纹理、物体边界等。
运动目 标的检 测是 视频监控系统的核心 。目前，就国内外已发表的文献来看，运动目标检测采用的方 法有帧差法 [1]、背景差法 [2]、光流法 [3]等。
视频检索的智能视频
智能视频处理成为视频监控的“救命稻草”智能视频源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。
从广义上来说，除了以上的描述被定性为智能视频分析外，我们也可以把智能视频分析定性为所有运算功能，起到对视频画面进行分类，比对或识别的作用。
视频检索简单的可以理解为从视频中搜索有用或者需要的资料。
视频搜索的另外一个意思是在视频中查找某一特征的活动目标，例如在视频中查找“穿红色上衣黑色裤子的人”。这是视频智能分析领域的一项新兴技术，不过人们已经更习惯采用“视频检索”这个术语，请参考“视频检索”词条。
以上就是小编对于视频目标检测教程（视频的目标检测怎么实现的）问题和相关问题的解答了，视频目标检测教程（视频的目标检测怎么实现的）的问题希望对你有用！
