USB摄像头内的出现的移动物体的检测。需要使用.net framework。内附代码和演示程序

本文釆用智能摄像机实时采集模拟码流图像，由内部配置的高效AD转换装置将其信息数据转换为数字信息数据，经USB接口传送给PC机，通过OPENCV视觉算法，进行采集到的帧图像的预处理，边缘检测，分割前景物和背景物，提取运动物体的轮廓，检测出运动物体的状态，并且进行精准的跟踪；最后，本文在此基础上，引入了2D图像数据的3D重构，由配备的红外摄像头，进行双目视觉的识别，运用Bouqust校正法对其进行校正，提取校正后的左右两幅图像中的运动物体的检测，计算出上下、左右、前后的三维数据，并且结合OpenG

开发的使用usb摄像头进行运动物体检测的工具。当摄像头拍摄到运动物体后，会进行图片保存。

[英语] MobileNet-SSD 比YoloV2超快的MobileNet-SSD（MobileNetSSD）+神经计算棒（NCS）+ RaspberryPi的爆炸速度。 高精度的多运动物体检测。 视频播放和对象检测是异步执行的。 为了使用多棒实现高速渲染，它是在多线程/ OpenGL中实现的。 【警告】该存储库不支持NCS2。 【日文】 【USB摄像头+多处理高性能版】 下方，使用多个摇杆时，其性能是此存储库程序的三倍以上。 我建议您参考以下存储库。 变更记录 [2018年7月19日