运动目标检测算法（Matlab）
项目简介
本GitHub仓库致力于分享一种基于Matlab实现的运动目标检测算法集合。本项目精心设计，旨在通过三种主流的目标检测技术——帧间差分法、ViBe算法及高斯混合建模（GMM）——为研究人员和开发者提供一个实用的工具箱。所有核心代码均为手动编写，确保了代码的教育价值和实用性，便于学习者深入理解每种算法的内部机制。
主要特性
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多算法集成：涵盖基本到进阶的运动目标检测方法，从简单的帧间差异检测到更复杂的ViBe（Video-Based Background Extraction）背景提取算法，再到利用高斯混合模型进行复杂场景下的目标识别。
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用户友好界面：通过MATLAB GUI（图形用户界面），用户可以轻松加载本地视频文件，直观地观察不同算法在选定视频上的应用效果，无需复杂的命令行操作。
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自研代码：所有核心算法代码从零开始编写，有助于理解和修改，非常适合学术研究和教学用途，同时鼓励使用者深入探索和定制化开发。
快速入门
- 环境需求：确保你的计算机上安装有MATLAB，并已更新至支持GUI编程的版本。
- 获取代码：点击“Code”按钮克隆或下载本仓库至本地。
- 运行示例：打开MATLAB，定位到项目根目录下，执行主GUI脚本文件以启动界面。通过界面选择视频文件并选择检测算法即可开始分析。
- 实验与调整：根据需要，你可以深入代码细节，修改参数，探索算法性能边界。
技术详情
- 帧间差分法：简单有效的方法，通过比较连续两帧图像的差异来快速定位移动物体。
- ViBe算法：智能背景分离技术，能够适应多种动态背景，减少误检率。
- 高斯混合建模：利用GMM对背景进行建模，能高效区分前景与背景，适用于复杂光照和动态背景情况。
贡献与反馈
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于算法优化、bug报告或功能请求。请使用GitHub的Issue功能提交任何问题或建议。希望这个项目能够成为大家研究和学习运动目标检测领域的一个有价值的起点。
让我们一起探索计算机视觉的奥秘，利用Matlab的强大能力推动运动目标检测技术的发展。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都希望此项目能为你带来灵感与帮助。