针对视频内容分析中的物体检测问题，提出一种新的基于YUV颜色空间的阴影消除方法，相比其他基于YUV颜色空间阴影检测方法，该方法为提高检测精度，使用自适应的动态门限。首先，在RGB颜色空间中使用背景差，得到仅包含目标物体及其阴影的图像。然后在YUV颜色空间中对此图像的色度进行统计分析，搜索出色度变化缓慢的区间，再针对每个色度区间确定对应的亮度区间，获得估计门限。最后，利用以上门限检测并消除阴影。实验结果表明，该方法对不同光照情况下的物体阴影都有很好的消除效果。

阴影检测。大津法。灰度，HSV变换，二值化，阴影检测。

python+opencv可以实现单幅图像中阴影的自动检测，希望对大家有帮助

：针对静止摄像机下的运动目标检测问题，提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法( 通过对一组 连续视频进行处理，从中得到不含运动目标的背景图像( 再利用背景差分的方法提取出运动目标( 在确定比较 阈值的过程中，一改以往通过实验不断调整的做法，提出了动态阈值的概念，从而增强了检测效果，提高了算法 的可实施性( 融入了高斯模型关于背景更新的算法，克服了由于背景突然改变而造成的误检测( 实验结果表明， 通过背景差分与高斯模型相结合的方法，在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性，能 迅速响应实际场景的变化，为准确地检测出运动目标提供了必要的基础(

多特征阴影检测算法，代码中考虑四种特征，主要用于遥感影像阴影检测过程。