⑴ 有沒有大神有vibe演算法的代碼
首先，你曾經有沒有對導師進行承諾？有沒有承諾你會一直幹完。 如果你沒有做這樣子的承諾，你就直接給你導師說，你想離開，到一個新的地方去。人往高處走，水往低處流，天經地義。你就說那邊的實習單位很不錯，希望去試試。
⑵ opencv 多目標跟蹤遇到瓶頸
多目標用一下kalman濾波試試？或者α-β濾波也夠用
⑶ 幀間差分法，背景差分法，vibe背景提取演算法 哪個最快
背景差分法，
⑷ vibe演算法有沒有matlab版本
首先，你曾經有沒有對導師進行承諾？有沒有承諾你會一直幹完。如果你沒有做這樣子的承諾，你就直接給你導師說，你想離開，到一個新的地方去。人往高處走，水往低處流，天經地義。你就說那邊的實習單位很不錯，希望去試試。
⑸ 計算機視覺VIBE+演算法
kalman只是一個預測方法(預測物體下一幀的可能位置), 一般後面要有一個其他方法在預測區域內進行搜索驗證, 比如先用kalman預測,再用mean-shift在預測區域內搜索, 這兩步驟在一起完成跟蹤過程. 至於速度問題, mean-shift, KLT, template match都。
⑹ 車輛檢測與跟蹤 用Vibe演算法提取前景後，再用均值漂移跟蹤 行得通嗎
kalman只是一個預測方法(預測物體下一幀的可能位置), 一般後面要有一個其他方法在預測區域內進行搜索驗證, 比如先用kalman預測,再用mean-shift在預測區域內搜索, 這兩步驟在一起完成跟蹤過程.
至於速度問題, mean-shift, KLT, template match都可以很快, 當然效果上各有優缺點, 似乎TLD也早就做到了實時