视频色彩追踪

Matlab开发网络摄像头视频色彩追踪系统，利用AVI视频进行色彩追踪。

这份PPT讲解了如何利用粒子滤波算法实现基于颜色特征的目标追踪。内容涵盖了粒子滤波算法原理、颜色特征提取方法以及MATLAB编程实现，并辅以案例演示，助您深入理解和掌握这一技术。

该算法利用meanshift技术实现视频中的目标追踪，使用了opencv库，需预先配置opencv环境。

介绍了一种利用高斯背景提取和运动检测的方法，实现在视频中对动态目标的精准跟踪。附带详细的Matlab程序和相关视频文件，为实现视频监控和分析提供了实用的工具。

Whisking-Analysis 是一个 MATLAB 代码库，用于分析小鼠拂动视频，适用于静止、自由旋转或触须与物体接触的视频。 分析流程： 使用 Sony PS3eye 相机收集视频。 使用 whiski() 函数跟踪每一帧中的假定触须对象。 运行 GUI 设置参数，过滤非触须对象，并保存分析变量，例如每帧触须角中值或触须功率。 运行方法： 运行 GUI 界面 (analyzeWhiskersSetup_gui_v2.m)，按照指导完成每个步骤。 主要分析脚本为 traceAnalysis_new.m，可用于了解分析过程。 下一步计划是将触须时间序列数据与其他实验数据（例如神经数据或行为数据）结合起来进行分析。

采用25个色彩分组对输入彩色图像进行粗略表示。2. 粗略表示利用基于直方图的窗口处理空间信息。3. 使用K-Means算法对粗略图像数据进行聚类。初学Matlab编程的用户可以查看“SampleUsage.m”文件以了解“colImgSeg.m”脚本的使用。熟悉Matlab编程的用户可以直接使用“colImgSeg.m”脚本。

Oracle事件追踪是一项关键任务，在数据库管理中起着重要作用。

栗色#800000，暗红#8B0000，褐色棕色#A52A2A，火砖色#B22222，深红#DC143C，大红#FF0000，桃红~粉色#FF00FF，紫罗兰红#C71585，浅紫红#D87093，深粉#FF1493，紫红#FF00FF，亮粉色#F00FF

DrawChroma 是一个便捷的 MATLAB 函数，用于可视化 HSV（色调、饱和度、亮度）颜色模型中各个通道之间的关联。它能够帮助用户更直观地理解色彩的构成和变化。

使用 MongoDB 和 Mongoose.js 创建和保存锻炼记录。提供完整的 CRUD 操作，并通过图表和图形显示上周锻炼数据。