文章目录一、黑白图片二、HSV颜色空间三、OpenCV中的HSV1. HSV二值化处理的函数:2. HSV颜色范围的选取：四、颜色直方图的获取与目标跟踪1. 颜色直方图的获取2.基于颜色直方图的目标跟踪五、camshift算法原理1. 色彩投影图（反向投影）：2. meanshift3. camshift算法过程4. OpenCV中相关API1. 直方图2. CamShift函数六、基于颜色特征
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2024-01-05 22:51:44
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# 使用 OpenCV 在 Android 中进行物体跟踪
在现代计算机视觉领域，物体跟踪是一个重要的研究方向，广泛应用于安全监控、智能交通、增强现实等场景。本文将介绍如何在 Android 开发环境中使用 OpenCV 实现物体跟踪，并提供代码示例以及一些重要的实用信息。
## 1. 什么是 OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Librar
# Android OpenCV 图像跟踪的科普文章
图像跟踪是计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于机器学习、增强现实和视频监控等领域。本文将为大家系统介绍如何在Android平台上使用OpenCV实现简单的图像跟踪，并包含相应的代码示例、类图和流程图。
## 一、什么是图像跟踪？
图像跟踪是指从视频流或一系列图片中寻找并跟踪某个特定对象的过程。它的基本过程包括特征提取、特征匹配和对象位
# Android OpenCV 动画跟踪实现指南
在本篇文章中，我将为您展示如何在 Android 环境中使用 OpenCV 实现动画跟踪。我们将遵循以下步骤：
## 整体流程
以下表格展示了我们将要涉及的步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述 |
|----------|------
在本文中，我将详细介绍如何在 Android 环境中使用 OpenCV 进行目标跟踪的过程中，解决一些常见的问题和挑战。这项技术在增强现实、机器人视觉以及安全监控等领域都有着重要应用。
### 背景定位
在进行 Android OpenCV 目标跟踪时，有用户反馈“在不同光照下，目标跟踪效果不佳”。这个问题直接影响了应用的用户体验和实际效果。为更好地理解这个问题，我整理了以下时间轴：
- *
控制台应用下，使用鼠标在预览摄像头上进行截图，截图内容为目标所在区域的矩形，然后利用函数CamShift 函数对目标进行跟踪，代码如下，要记得添加项目引用库，章节目录有： #include <QCoreApplication>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui
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2024-10-08 20:57:32
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Android OpenCV轨迹跟踪是一项非常有趣且有用的技术。通过这一技术，我们可以在视频流中实时识别和跟踪物体的运动轨迹。在这篇文章中，我将详细记录我在实现这一功能的过程中所经历的各种挑战和解决方案。
## 背景定位
在某个项目中，我需要普及一个实时物体的轨迹跟踪系统。问题的场景是：我们希望通过Android设备的摄像头，对移动的物体（如人在运动或汽车在行驶）进行跟踪。
### 时间轴
# 移动跟踪技术在Android平台上的应用
移动跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要应用方向，主要用于在图像或视频中检测并跟踪移动物体。在Android平台上，结合OpenCV这一强大的开源计算机视觉库，我们可以实现移动跟踪功能。本文将介绍如何在Android应用中使用OpenCV实现移动跟踪，并提供相应的代码示例。
## 移动跟踪原理
移动跟踪的基本原理是通过特征点匹配或者目标检测等方法，
原创
2024-05-15 05:54:06
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KCF： Kernelized correlation filterKCF是一种鉴别式追踪方法，这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。论文：High-Speed Tracking
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2024-04-29 22:03:59
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KCF全称为KernelCorrelation Filter 核相关滤波算法。相关滤波算法算是判别式跟踪，主要是通过核相关滤波器使用给出的样本去训练一个判别分类器，判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息。主要使用轮转矩阵对样本进行采集，使用快速傅里叶变化对算法进行加速计算。相关滤波器是根据之前的MOSSE算法改进的，可以说是后来CSK、STC、Color Attributes等tracker的鼻祖。
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2024-02-04 02:19:39
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Android OpenCV物体轨迹跟踪是一项重要的计算机视觉应用，能够在实时视频流中跟踪运动物体的轨迹。近年来，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，物体跟踪在智能监控、无人驾驶、体育分析等领域得到了广泛的应用。在本篇博文中，我将详细阐述如何解决“Android OpenCV物体轨迹跟踪”过程中的相关问题，以复盘记录的形式呈现。
### 背景定位
在进行物体轨迹跟踪时，常见的场景是监控摄像头
meanshift实现视频跟踪import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正确显示中文
# meanshift算法大体流程
'''
1.首先在图像上选定一个目标区域
2.计算选定区域的直方图分布,一般是HS
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2023-09-20 10:02:45
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平移/倾斜伺服装置，帮助摄像机使用视觉自动跟踪颜色对象。简介现在我们将使用我们的设备帮助相机自动跟踪颜色对象，如下所示：OpenCV可免费用于学术和商业用途。它具有C ++，C，Python和Java接口，并支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。在我的一系列OpenCV教程中，我们将专注于Raspberry Pi（因此，Raspbian as OS）和Python。
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2023-10-23 21:39:39
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对于刚入门的OpenCV玩家，提起目标跟踪，马上想起的就是camshift，但是camshift跟踪往往达不到我们的跟踪要求，包括稳定性和准确性。 opencv3.1版本发行后，集成了多个跟踪算法，即tracker，大部分都是近年VOT竞赛榜上有名的算法，虽然仍有缺陷存在，但效果还不错。 ps：我在知乎上看到一个目标跟踪的介绍，感觉不错，链接在此！ 单目标跟踪很简单，放一个官方例程供参考（ope
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2024-03-12 15:45:39
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可以从静态场景中检测出移动的物体，并对目标进行标记和计数。本文的主要工作包括：在图像预处理阶段，本文采用HSV色彩空间减轻了目标阴影对目标提取的影响，采用中值滤波器去掉了椒盐噪声，采用图像二值化使图像变的简单，采用图像学去噪中的腐蚀和膨胀分别提取消除图像噪声和填充图像空洞。在动态目标识别的阶段，采用三帧差分法提取出动态的目标，并用更新运动历史图像的方法来减轻重影现象。最后通过在原图像帧中画矩形框的
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2023-11-17 10:24:03
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最近在学习opencv，第一个小任务就是利用光流法，跟踪视频中指定物体。在写程序的过程中，最纠结的一点就是怎么选取calcOpticalFlowPyrLK()的特征点，因为很多时候都是通过goodFeaturesToTrack()函数，找到图像中的强角点，再把强角点当作calcOpticalFlowPyrLK的特征点。我也很自然想到在感兴趣区域寻找角点，当作光流分析的特征点，但问题来了，在这些角点
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2023-09-22 18:14:33
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文章目录声明正文1.明确任务2.需要用到的函数3.完整代码4.另外感谢观看！ 声明声明：本系列博客是我在学习OpenCV官方教程中文版(For Python)(段力辉 译)所做的笔记。所以，其中的绝大部分内容引自这本书，博客中的代码也是其配套所附带的代码或书中的代码，侵删。其中部分代码可能会因需要而改动。在本系列博客中，其中包含书中的引用，也包括我自己对知识的理解，思考和总结。本系列博客的目的主
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2023-08-17 16:30:18
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1. CamShift思想 Camshift全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即连续自适应的MeanShift算法，是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并
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2024-05-09 16:11:21
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知识要点1. OpenCV目标跟踪算法的使用大概可以分为以下几个步骤:创建MultiTracker对象: trackers = cv2.legacy.MultiTracker_create()读取视频或摄像头数据: cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_02.mp4')框选ROI区域: roi = cv2.selectR
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2023-09-27 12:50:23
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在前面的报告中我们实现了用SURF算法计算目标在移动摄像机拍摄到的视频中的位置。由于摄像机本身像素的限制，加之算法处理时间会随着图像质量的提高而提高，实际实验发现在背景复杂的情况下，结果偏差可能会很大。本次改进是预备在原先检测到的特征点上加上某种限制条件，以提高准确率。问题：如何判定检测到的特征点是否是我们需要的点（也就是目标区域上的点）？可行方案：用形态学找出目标的大致区域，然后对特征点判定。特
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2024-03-01 15:21:48
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