针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题，本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法。首先采用改进的帧差背景建模方法快速初始化背景模型；然后利用Vibe算法找出当前帧内所有可能目标的前景区域；最后引入HSV模型去除前景目标区域中存在的阴影。实验结果表明，本算法可以有效消除Ghost区域，并且很好地去除前景目标区域里存在的阴影。

ViBe运动目标检测算法速度快，能有效抑制噪声，但在光照强度突然改变的情况下，该算法会造成大面积的背景像素被误判为前景像素，针对此问题提出一种改进的融合帧差法的ViBe算法。实验结果表明，改进的算法能在光照有变化时依然能检测到完整的运动目标。

使用python的numpy库实现了Vibe与Vibe+运动目标检测，效果与C++实现相同，加速了运行速度

【目标检测】基于帧差法+Vibe算法实现车辆行人检测matlab源码

vibe算法的c++实现，注释详细，内含论文，并根据论文进行了部分改进

vibe算法的openc代码，作者大神写的，原创

本资源是基于VIBE方法的目标跟踪实现方法，采用Matlab语言实现了VIBE方法，针对特定场景，准确率较高。毕业设计可以使用。

该算法搭建opencv开发环境，运行于VS上，算法采用改进的C语言编写，速度快

Spotify-vibe-检查 这是一个厚脸皮的应用程序，可以检查您的 Spotify 播放列表！ 在查看 设置 第1步 git clone https://github.com/overclockedllama/spotify-vibe-check.git cd spotify-vibe check npm install 第2步 转到并单击CREATE AN APP 填写详细信息： 选择NON COMMERCIAL 接受服务条款 点击右上角的Edit Settings 在Redirect URIs添加http://localhost:8888/callback或将localhost替换为您计划托管此应用程序的任何服务器主机名。 单击左上角的Show Client Secret 将Client ID和Client Secret复制到env.sample 将env.sa

MATLAB基于视频的前景提取最终 Vibe算法建模与求解 像素分割去噪 混合高斯模型