运动跟踪,通过跟踪对象的运动,然后将跟踪数据应用到另一个对象,从而可创建图层或效果在其中跟随运动的合成。稳定运动,同样须先跟踪,之后将跟踪数据反向运用到此图层,从而达到稳定画面的效果。跟踪与稳定,都可在跟踪器 Tracker面板里实现Ae菜单:窗口/跟踪器Window/Tracker有关面板选项说明请参阅:《Ae跟踪器面板》◆ ◆  ◆手动跟踪与稳定跟踪运动&nb
转载 2024-05-27 11:42:11
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FROM: 最近对运动目标检测与跟踪这一块的知识进行了一个整体性的回顾,又看了几篇综述性的论文,所以这篇博客算是做一个简单的记录,对几个重要的概念进行了描述与分析。并没有去研究现在这一领域那些最近的研究成果。因为在我看来,算法的主体想法都是一致的,每种方法都有它适应的场景。抓住轴心就够了! 前景检测这一块,我比较推荐参数方法,高斯混合模型与码本方法都是经过验证,在实际工程中表现极好的,但是你必须根
人的身体有视觉、听觉、嗅觉味觉、触觉和运动五大感知系统,然而我们所接收的80%的信息都来自于眼睛。 眼睛不仅是我们的输入主设备,也是我们的输出设备。俗话说:“眼睛是心灵的窗户”,情侣之间的爱意也是靠眼波的流连婉转。眼睛透露出我们很多的“秘密”。 目前我们的人机交互还主要靠的是键盘、鼠标、触摸,这些输入并不直接也不高效。人机互动的发展方向应该是越来越人性化,要能“听”、能“看”,能主动探索和回应需
随机游走(Random Walk)又称随机游动或随机漫步,与很多自然、社会现象相关。在自然科学研究中,随机游走是扩散过程的基础,广泛地用于对物理和化学粒子扩散现象的模拟。在实际生活中,人们用随机游走描述花粉的布朗运动、证券的涨跌等。
转载 2023-06-29 13:45:13
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  在前面的章节中,我们已经可以让我们的虚拟物体放置在合适的位置了,代码也可以很好的工作,并且也对部分ARCore技术进行了比较深入的探讨,实事上到此我们反倒更愿意再深入一步,了解ARCore实现的技术细节以便我们更好的利用它来为我们服务。前面我们也讲过,ARCore最主要的三大功能:运动跟踪、 环境理解、光估计。那我们就从运动跟踪开始来深入的探究一下ARCore的技术细节。在本章中,我们将深入了
# 使用 Python 实现运动目标跟踪 GUI 欢迎来到这个教程!今天,我们将逐步实现一个“运动目标跟踪 GUI”。这个项目将涉及 Python 的图形用户界面(GUI)库和一些数据处理方法。本文将详细介绍整个开发流程,并在每个步骤中提供必要的代码和注释。我们还将使用图表来帮助展示项目的结构。 ## 项目开发流程 以下表格展示了实现运动目标跟踪 GUI”的主要步骤: | 步骤编号 |
原创 2024-09-29 04:24:07
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1.目标跟踪的框架刚接触目标跟踪,尝试了一种较为简单的目标跟踪方法, 原理图如下: 图一 训练过程:输入上一帧的目标包围框,上一帧的图像,当前帧的图像,标签为当前帧的目标包围框(简称bb)。首先得到输入后,以bb的中心剪出上一帧图像和当前帧图像4倍大的样本(宽高各为原来的两倍),之后再resize为(127,127)大小的图像,同时,当前帧bb需要进行相应的运算,得到bb在resize后的图
从cvchina.net上发现的介绍目标跟踪的文章。    目标跟踪是绝大多数视觉系统中不可或缺的环节。在二维视频跟踪算法中,基于目标颜色信息或基于目标运动信息等方法是常用的跟踪方法。从以往的研究中我们发现,大多数普通摄像头(彩色摄像头)下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在某种程度上是光学的色彩变化造成的。如基于体素和图像像素守恒假设的
Kalman filter到底是怎么工作的?本文主要参考的文章:https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/,图片也基本来自上述博客其实接触KF已经很久了,听过对应的课程,也对着公式进行过推导,但总有一种感觉,始终在门外,没有醍醐灌顶,融会贯通的感觉,所以还是写篇博客,毕竟通过强行让自己输出一下,也会帮助理解和记忆。一
转载 2024-01-04 17:14:07
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引言计算机视觉领域中的目标跟踪是一项重要的研究任务,它涉及在视频序列中自动识别和跟踪多个感兴趣的目标。多目标跟踪(Multi-object Tracking)旨在从连续的图像帧中准确地定位和跟踪多个目标,同时保持目标的身份一致性。本文将介绍多目标跟踪的基本概念、常见的算法和应用领域。多目标跟踪的基本概念多目标跟踪是指在一个视频序列中同时跟踪多个目标的过程。它通常包括以下几个步骤:目标检测(Obje
我以前喜欢看NBA,然后看见ESPN的很多NBA视频里的各种特效,有一个特效就是NBA球星出手以后,球变成一个亮点,随着球的移动,会产生拖尾,就像流星一样。刚开始我用会声会影做视频,会声会影可以实现视频的剪辑,加入特效就比较受限制。所以,专门写这个博客,来阐述一下特效的实现效果,既能让自己不至于忘记特效的实现,也能帮助其他有需要的人一起交流。一、前提条件1.我们需要在AE中插入particular
原创 2018-12-24 00:39:11
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1 内容介绍多目标跟踪u是指在嘈杂观测、杂波以及不确定检测的情况下,对目标的数量以及它们的状态进行联合估计,其在机器视觉或模式识别等领域应用广泛,如导弹制导、气象领域的云图分析、道路视频监控等。在这些系统中,有很多不确定因素和外部条件,如何获得稳定有效的跟踪器滤波器是工程设计和算法分析的关键。很多研究者就该问题进行了研究,表征目标的形式也有很多种,如颜色直方图、直方图方向梯度和协方差描述符等。根据
原创 2022-09-03 11:19:39
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运动追踪设备    第二种可以使人脑相信它真实处于虚拟世界的关键技术就是运动追踪技术,它可以通过追踪头部的运动状态实时更新渲染的场景。这与我们在真实世界中观看周围非常类似。    高速的惯性测量单元(IMU)是Oculus Rift的发明之一,它被用于快速的头动追踪。IMU结合了陀螺仪、加速度计(或者磁力计,类似现在手机中使用的重力感应装置),可以精确测量
2D图像检测跟踪图像跟踪技术,是指通过图像处理技术对摄像机中拍摄到的2D图像进行检测、识别、定位,并对其姿态进行跟踪的技术。苹果官方给我们提供的ARKit框架具备了这样一个图像识别的能力,其能检测并识别从设备摄像头采集图像中的预定义2D图像,并能评估2D图像的尺寸大小和稳定跟踪这些图像的姿态,ARKit最大支持同时跟踪100张2D图像。利用图像检测功能我们可以实现如下的AR体验:1.使用2D图像作
  光流(一)--综述概览  光流(optic flow)是什么呢?名字很专业,感觉很陌生,但本质上,我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。 从本质上说,光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动 (呵呵,相对论,没有绝对的静止,也没有绝对的运动)。例如,当你坐在火车上,然后往窗外看。你可以看到树、地面、建筑等等,他们都在往后退。这个运动就是光流。而且,我们都会发现,他
转载 2021-02-01 18:53:00
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## 实时跟踪运动轨迹的实现流程 为了实现Java实时跟踪运动轨迹,我们可以按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 描述 | | ------ | ------ | | 第一步 | 获取用户的位置信息 | | 第二步 | 绘制用户的运动轨迹 | | 第三步 | 更新用户位置信息 | | 第四步 | 重复第二步和第三步,实现实时更新 | 下面我们将详细说明每一步需要做什么,并提供相应的代码示例。
原创 2023-11-01 05:58:37
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一、原理       在有些场合由于需要检测目标的运动方向,判断是进入检测区域或是离开检测区域,因此需要设定警戒线。运动方向的判断一般通过检测目标的运动方向来判断。也就是运用运动估计的思想。运动方向坚持需要用图像的光流场估算图像的运动场,根据传统估算方法,需要对图像中的每一个象素进行计算,算出图像每一点的运动场,然后得到整幅图像的运动场,
1、什么是卡尔曼滤波器(What is the Kalman Filter?)在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人!卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学
先建立运动模型和观察模型,不是想用就能用的。如果不能建立运动模型,也就意味着你所要面对的问题不能用kalman滤波解决。kalman.cpp这个例程来介绍一下如何在OpenCV中使用kalman滤波吧,OpenCV已经把Kalman滤波封装到一个类KalmanFilter中了。使用起来非常方便,但那繁多的各种矩阵还是容易让人摸不着头脑。这里要知道的一点是,想要用kalman滤波,要知道前一时刻的状
小学生python游戏编程arcade----坦克换色前言坦克换色1、RGB颜色1.1 RGB1.2 PIL 模块中的image1.3 效果图1.4 代码实现1.5 总结2、RGB转换为HSV2.1 RGB2.2 HSV2.3 python RGB 转HSV colorsys.rgb_to_hsv2.4 效果2.4 代码实现3 转换为函数,以便游戏中调用总结源码获取 前言接上篇文章继续解绍arc
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