opencv入门基础（九）基于dlib进行人脸、特定物体追踪一.人脸追踪# 1 加入库
import cv2
import dlib
# 2 主函数
def main():
# 3 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)
# 4 基于dlib库获取人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detec
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2024-03-15 12:36:03
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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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摘要： 目标跟踪具有挑战性，因为随着时间的推移，目标对象的外观经常会发生剧烈的变化。近年来，自适应相关滤波器已成功地应用于目标跟踪。然而，依赖于高自适应相关滤波器的跟踪算法容易因噪声更新而漂移。此外，由于这些算法不能保持对目标外观的长期记忆，因此无法从摄像机视图中的严重遮挡或目标消失所导致的跟踪失败中恢复。在本文中，我们提出学习多个具有长期和短
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2023-12-22 20:43:56
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sort算法作为跟踪算法中比较经典的算法，虽然缺点很多，但是依然应用在很多的场景中。网上看了很多的讲解sort算法原理的。感觉看的云里雾里，要不就是一堆公式上来，数学不好的直接窒息。要不就是讲的读者很蒙蔽 。因此我想用最通俗化的语言来讲解一下（也算对这段时间应用sort的一个总结）sort算法总共分为两个模块，卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法。使用sort算法的时候其 前面一定会接一个检测器 。这是前提
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2024-04-05 12:22:10
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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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最近在做一个基于opencv的无人小车，行车过程中遇到障碍时需要变道，由于实线不能变道，所以要判断车道线。但是找了很多地方却找不到关于车道线的实线虚线检测，于是通过自己的奇思妙想，想到了解决的办法，于是写下此博客，希望能帮到更多的人。入门版的车道线检测参考的资料 在此参考代码基础上完成的实线，虚线检测代码import cv2 as cv
import numpy as np
import util
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2023-10-09 08:49:59
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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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作者｜黄飘 随着这两年 GNN 的发展，其对于关系的建模特性也被引入了多目标跟踪领域，这次我通过对这两年基于 GNN 的 MOT 算法的介绍来分析其特点。相关 MOT 和数据关联的基础知识可以去我的专栏查看。
EDA_GNN 论文标题： Graph Neural Based End-to-end Data Association Framework for Onli
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2024-04-08 10:17:12
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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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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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前言：最近在看跟踪算法，看了下比较久远的meanshift、Lk光流算法等，感觉效果和速度都不是很满意。直到我看了KCF跟踪算法，这个算法速度快，效果好，具有很强的鲁棒性，思路清晰。此外作者在主页上给出了matlab和c的代码，可以更好的理解算法。本来我打算叙述一下算法的原理，但是因为网上已经有了很好的博客对KCF进行了详细的介绍，对论文原理进行了推导，所以我打算从另一个方面去看算法——从代码上看
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2024-08-09 17:41:19
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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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一、简介 本文章的起源是本人在做一个项目，用摄像头识别笔，根据笔的运动，绘制出其轨迹。主要应用到的方法，有运动物体识别、运动物体检测，以及绘制运动物体的运动轨迹。1、 运动物体的识别方法很多，主要就是要提取相关物体的特征，主要分为： &
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2023-12-22 14:39:30
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《Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking》 论文地址 作者自己提供的github源代码，没有VOT接口 代码地址Motivation近几年来，基于模板匹配的目标跟踪方法被大量提出来，然而基于模板匹配的方法存在的通病是模板的自适应能力比较差，无法适应目标在视频序列中发生的一些变化。为了能够做到自适应的模板更新，这篇文章引入了LSTM（
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2024-05-29 18:50:53
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目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。在如今AI行业有着很多应用场景，比如监控，辅助驾驶等。对于如何实现视频的目标跟踪，也有着许多方法。比如跟踪所有移动目标时，视频每帧之间的变化就显得很有用。如若视频背景不变，即可利用背景变化实现目标跟踪。还有之前我们实现过的「跳一跳」小游戏。其中的模板匹配，也是一种目标跟踪方法，能够很好的跟踪到小跳人的位置。接下来看一下一些简单的目标跟踪案例。/ 01
原创
2020-12-24 16:03:07
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目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。在如今AI行业有着很多应用场景，比如监控，辅助驾驶等。对于如何实现视频的目标跟踪，也有着许多方法。比如跟踪所有移动目标时，视频每帧之间的变化就显得很有用。如若视频背景不变，即可利用背景变化实现目标跟踪。还有之前我们实现过的「跳一跳」小游戏。其中的模板匹配，也是一种目标跟踪方法，能够很好的跟踪到小跳人的位置。接下来看一下一些简单的目标跟踪案例。/ 01
原创
2021-01-19 14:15:17
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前言 CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。CamShift基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并
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2024-07-18 23:34:51
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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
今天周六，我要做一个上进的妈妈，所以学习了这篇深度好文，开始翻译~~~ 先把英文原版放出来，英文好的可以自行阅读 http://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/?winzoom=1 我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.2中提供的6种不同的跟踪器-BOOSTING，
本文将展示如何使用 OpenCV 中的一些基本功能来执行复杂的对象跟踪任务OpenCV 是一个很好的处理图像和视
原创
2024-08-07 15:13:11
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