文章目录CamshiftCamShift跟踪流程图具体步骤：OpenCV 中的 Camshift CamshiftMeanshift跟踪里面还有一个问题。我们的窗口的大小是固定的，而汽车由远及近（在视觉上）是一个逐渐变大的过程，固定的窗口是不合适的。所以我们需要根据目标的大小和角度来对窗口的大小和角度进行修订。OpenCVLabs 为我们带来的解决方案（1988 年）：一个被叫做 CAMshif
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2024-03-20 18:40:12
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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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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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OpenCV-CamShift 算法1.概述CamShift 算法 (Continuously AdaptiveMeanSifit),是对 MeanShift 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。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 MeanShift 运算，
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2024-07-29 13:26:28
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图像处理中有着目标识别与目标跟踪两种概念，后者也被常被成为Tracking。网上大部分的目标捕捉教程都是“目标识别”，譬如特征提取、光流法等等。然而将目标识别与目标跟踪结合使用，能稳定捕捉频率、提高性能。 先谈谈为什么单纯使用目标识别不能“稳定捕捉频率”“提高性能”： 1
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2024-04-23 15:04:29
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opencv yyds 代码链接给一下添加链接描述 使用了OpenCV内置的多目标跟踪器，可以选择不同的跟踪算法进行目标追踪。以下是代码的主要流程和理论总结：导入所需的库和模块，包括argparse、time、cv2（OpenCV）和numpy。使用argparse设置命令行参数，其中–video用于指定要跟踪的视频路径，–tracker用于选择要使用的跟踪算法，默认为"csrt"。定义了一系列O
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2024-02-14 12:44:46
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opencv-3.0.0-alpha\samples\cpp中编译stereo_calib.cpp 执行 cpp-example-stereo_calib -w 9 -h 6 stereo_calib.xml stereo_calib.xml对应的是图片 #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highg
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2024-09-04 10:31:02
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CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”（连续的自适应MeanShift算法），是对MeanShift算法的改进算法，可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小，对于视频序列中的每一帧还是采用MeanShift来寻找最优迭代结果，至于如何实现自动调整窗口大小的，可以查到的论述较少，我的理解是通过对MeanShift算法中零阶矩的判
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2016-10-09 23:03:00
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1、本机环境win10 64位，cuda 10.1，cudnn 7.5，pytorch 1.4.0 2、运行demo下载github上的代码：https://github.com/ifzhang/FairMOT 以及 预训练模型，这里我下载了HRNetV2-W18网络的预训练代码，因为DLA网络用到了DCN v2，这个需要提前编译，但是我这里编译失败了，作者说编译失败可以用HR
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2024-09-29 12:43:17
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本博文为粒子滤波学习笔记，主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型，对于非线性非高斯模型，就采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代该事件的概率）。采用一组粒子来近似表示系统的后验概率分布，然后使用这一近似的表示来估计非线性非高斯系统的状态。
实验环境：vs2008+opencv1.0+xp虚拟机。搭建环境：1.下载安装最新的OpenCV版本，我使用的是OpenCV_1.0.exe. 2.按照默认选项安装OpenCV，在安装过程中，选择需要修改系统环境变量。 3.打开电脑属性->高级->环境变量，在系统变量path里加上bin的路径(D:\Program Files\OpenCV\bin)。(此处Open
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2024-03-24 08:47:55
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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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# Python OpenCV 多目标跟踪算法
在计算机视觉领域，多目标跟踪是一项重要的技术，它能够在视频序列中同时跟踪多个对象。随着深度学习和图像处理技术的发展，OpenCV 成为了最受欢迎的计算机视觉库之一。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现多目标跟踪，并提供相应的代码示例。
## 1. 多目标跟踪的基础概念
多目标跟踪是指在视频序列中，识别并跟踪多个目标对象。它通
原创
2024-09-27 05:18:42
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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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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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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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轮廓区域定位的应用范围：二维码识别答题卡识别自定义辅助OCR识别我在网上随便找的一个二维码生成器生成的二维码： 目标：通过轮廓的方法 定位 出二维码的位置： 测试的其他图 定位原图与结果： 程序：读取图片调整适当大小Mat src = imread("pic\\test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat Frame = imread(
为什么使用Ceres SolverCeres Solver是谷歌开发的一款用于非线性优化的库，在SFM（Structure From Motion）中的最后一步，对定向和三角化后的像片位姿、相机内参以及三维空间点坐标进行Bundle Adjustment，优化像片位姿（旋转矩阵、平移矩阵，在COLMAP中，旋转矩阵以四元数的形式表示），相机内参矩阵（包括焦距、像主点、径向畸变、切向畸变），三维空间
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2024-06-27 20:36:53
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文章目录一、项目思路二、问题清单三、算法详解3.1、定义目标追踪算法3.2、初始化追踪器3.3、更新目标追踪器3.4、绘制目标矩形框3.5、人工标注感兴趣目标3.5.1、标注ROI区域3.5.2、截取ROI区域四、项目实战：单目标 - 实时追踪五、项目实战：多目标 - 实时追踪
多目标 - 实时追踪 一、项目思路单目标追踪：参数设置读取视频，读取帧图像设置视频保存参数手动选择追踪目标选择
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2024-03-13 13:55:24
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本节介绍opencv中利用直方图进行图像分类的函数和方法。其中包括直方图的计算和比较操作。在彩色图像中使用hsv格式对图像进行变换，排除因为光照产生的像素值偏差。使用hsv格式能真正体现出图像的像素灰度分布，当把灰度直方图看成图像的概率分布时，利用概率分类函数和算法可以对图像进行统计意义上的分类研究。（1）、void cv::calcHist(const Mat * image
