目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，很多国内外学者都对此颇有研究。本文将讨论OpenCV上八种不同的目标追踪算法。虽然我们熟知的的质心追踪器表现得很好，但它需要我们在输入的视频上的每一帧运行一个目标探测器。对大多数环境来说，在每帧上进行检测非常耗费计算力。所以，我们想应用一种一次性的目标检测方法，然后在之后的帧上都能进行目标追踪，使这一任务更加快速、更高效。
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2023-11-14 11:19:38
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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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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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目标跟踪就是识别移动目标的过程，并且跨帧跟踪这些目标，为了跟踪视屏中的目标，首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时，帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时，基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候，模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(
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2024-02-26 12:27:16
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二.算法原理 1、camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。camshift的核心步骤仍然是Meanshift，只是在距离相似性度量的基础之上，又增加了图像灰度相似性的度量。两者共同作用，实现了目标的跟踪。2、camshift算法目标跟踪其具体步骤可以理
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2024-03-15 10:29:00
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介绍OpenCV 是一个很好的处理图像和视频的工具。无论你是想让你的照片呈现 90 年代的黑白效果，还是执行复杂的数学运算，OpenCV 都可以随时为你服务。如果你对计算机视觉感兴趣，则必须具备 OpenCV 的知识。该库包含 2500 多种优化算法，可用于执行各种任务。它被谷歌、微软、IBM 等许多行业巨头使用，并被广泛用于研究小组。该库支持多种语言，包括 java、c++ 和 python。本
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2023-12-07 23:13:21
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本人这几天用到图像追踪，网上搜了一大圈。大家都说kcf（被我叫肯德基）。这个东西说速度快。于是我想折腾一下。 说下正题：首先，我以前用opencv，版本3.2.0.这次我下载的opencv_contrib也是3.2.0.这个网上随便就可以搜到github代码库，下载相应的版本就可以了。 然后重点来了，安装过程网上一大堆，有的说不需要卸载opencv，有的说卸载。然后安装方法都是： 1.opencv
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2024-03-15 14:44:54
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Mocha Pro 是世界知名的平面跟踪、rotoscoping、对象移除、稳定和网格跟踪软件。对于 VFX 和后期制作至关重要，因其对电影和电视行业的贡献而获得了著名的奥斯卡奖和艾美奖。Mocha Pro 的核心功能是基于平面追踪 Plannar Tracking技术以产生遮罩，同时提供 3D 摄像机反求、插入、移动与视频防抖稳定等功能。通过追踪样条形状所包围的图像区域的移动或变化，生成一系列遮
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2023-10-29 08:14:16
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# 实现Android OpenCV追踪显示坐标的流程与代码示例
在本文中，我们将教你如何在Android平台上使用OpenCV实现物体追踪并显示其坐标。追踪是一项重要的计算机视觉技术，适用于多个领域，比如无人驾驶、视频监控和增强现实。以下是完成这个任务的基本流程。
## 流程简介
下面是实现“Android OpenCV追踪显示坐标”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2024-10-25 03:13:00
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追踪的目的是在当前帧找到前一帧确定的对象。因为我们要在当前帧确定其对象位置，因此我们需要知道它是如何运动的，换句话说，需要知道运动模型参数。 如果对象非常简单且没有什么外貌上的变化，我们可以使用模板匹配。但是现实并未如此，当前模型可能随时随地变换(如人脸，你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法，随着其不断更新，算法的种类也越来越多，3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING,
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2023-07-05 13:04:40
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文章目录下载安装mjpg-streamer树莓派安装libcurl库树莓派安装openssl库语音控制开启摄像头线程拍照代码及步骤语音控制摄像头拍照camera.ccontrolDevice.h 下载安装mjpg-streamer参考博文：智能家居 —— 树莓派下载安装mjpg-streamer（完成拍照+录像+监控）
验证拍照功能是否正常树莓派安装libcurl库下载可以执行wget --no
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2024-03-06 06:56:03
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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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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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# OpenCV Android摄像头追踪实现教程
## 摘要
本文将介绍如何使用OpenCV在Android平台上实现摄像头追踪功能。我们将通过以下步骤来实现该功能：
1. 导入OpenCV库
2. 创建一个Android项目并配置OpenCV
3. 设置摄像头权限
4. 创建一个摄像头显示的布局
5. 在代码中处理摄像头帧
6. 实现目标追踪算法
7. 在界面上绘制追踪结果
## 整体流
原创
2023-08-11 04:08:46
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学习记录如何使用opencv实现对图像的旋转操作。1 cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)图像的旋转矩阵一般为：但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式：为了构造这个矩阵，opencv提供了一个函数：M = cv2.getRotationMatrix2D(center, an
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2023-07-06 15:57:52
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一、图像旋转1、图像旋转函数原型CV_EXPORTS_W void rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);其中第一，二个参数是输入和输出的图像； 第三个参数为旋转的方法，有默认的宏ROTATE_90_CLOCKWISE = 0, //!<Rotate 90 degrees clockwiseROTATE_18
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2023-09-27 19:35:55
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在使用 Python OpenCV 进行追踪任务时，常会面临各种问题。在这一过程中，我们将探讨如何有效地解决这些问题，具体包括错误现象的分析、根因的探讨及最终的解决方案实施。
## 问题背景
随着计算机视觉技术的进步，基于 OpenCV 的追踪系统在多个场景中被广泛应用，特别是在监控、无人驾驶和人机交互等领域。以下是一个用户场景的还原：
- 用户希望在监控视频中对特定目标（如人或车辆）进行实
# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport argparseimport cv2points=[]opencv
原创
2022-11-10 14:34:53
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雷锋网 AI 科技评论按：人类视觉系统有一个我们习以为然但其实极其强大的功能，那就是可以从平面图像反推出对应的三维世界的样子。即便在有多个物体同时移动的复杂环境中，人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。然而类似的事情对计算机视觉来说就有相当大的挑战，在摄像头和被拍摄物品都静止的情况下尚不能稳定地解决所有的情况，摄像头和物体都在空间中自由运动的情况就更难以得到正确的结果了。原因是，
跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下几类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说
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2023-05-31 13:45:39
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