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
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
目录一、fisheye::initUndistortRectifyMap() 之 功能介绍二、fisheye::initUndistortRectifyMap() 之 源码分析1. 源码分析2. 更进一步3. 如何由 (j, i) 算出 (u, v) ？ 一、fisheye::initUndistortRectifyMap() 之 功能介绍 fisheye::initUndistort
eyelike是一个人眼中心定位的算法，可以用于眼部追踪，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV。（下载地址：https://github.com/trishume/eyeLike）该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in
基于眼睛宽高比的眨眼检测在开始之前，电脑需要配置Opencv和Dlib OpenCV配置流程请参考这篇博客：博客链接 Dlib配置过程请参考这篇博客：博客链接 Dlib有一个十分强大的功能就是能够定位人脸的68个关键点，其关键点的分布如下： 基于眼睛宽高比的方法即运用眼睛宽高比的变化来判断是否眨眼，以左眼为例：以x_36表示点36(在上面的图中，应该是点37，实际上在程序中，关键点是从0到67，上
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2024-07-02 18:29:16
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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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点特征1 Sift Sift特征点的提取过程主要分为如下几步。 采集图像->高斯金字塔->差分金字塔->提取特征点->关键点定位->去除低对比度点->去除强边缘->确定描述符主方向->产生描述符。 &nb
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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代码分析（很久之前写的，排版有点乱，有时间再更新）Main函数中face_cascade用于实现人脸捕获，之后是窗口命名。通过CvCapture将摄像头捕获到的图像传入frame，然后对frame进行分析进入detectAndDisplayframe是总的图像.Faces是在frame基础上得到的人脸区域，vector<Rect>型通过split函数将frame通道分开，并且取R通道作
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2024-02-29 11:26:52
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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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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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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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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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参考1. 2. 3.https://thume.ca/projects/2012/11/04/simple-accurate-eye-center-tracking-in-opencv/4. https://github.com/trishume/eyeLike
原创
2022-07-11 10:10:23
172阅读
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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# 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
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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