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
高速摄像头对象运动追踪器 - 为您带来智能交通管理的新体验！ speed-cameraA Unix, Windows, Raspberry Pi Object Speed Camera using python, opencv, video streaming, motion tracking. Includes a Standalone Web Server Interface, Image S
先建立运动模型和观察模型，不是想用就能用的。如果不能建立运动模型，也就意味着你所要面对的问题不能用kalman滤波解决。kalman.cpp这个例程来介绍一下如何在OpenCV中使用kalman滤波吧，OpenCV已经把Kalman滤波封装到一个类KalmanFilter中了。使用起来非常方便，但那繁多的各种矩阵还是容易让人摸不着头脑。这里要知道的一点是，想要用kalman滤波，要知道前一时刻的状
转载
2024-05-11 19:47:14
50阅读
OpenCV学习笔记（三十六）——Kalman滤波做运动目标跟踪 kalman滤波大家都很熟悉，其基本思想就是先不考虑输入信号和观测噪声的影响，得到状态变量和输出信号的估计值，再用输出信号的估计误差加权后校正状态变量的估计值，使状态变量估计误差的均方差最小。具体它的原理和实现，我想也不用我在这里费口舌，但这个理论基础必须的有，必须得知道想用kalman滤波做跟踪，必须得先建
转载
2024-08-19 19:40:30
22阅读
卡尔曼滤波是什么：只要存在不确定信息的动态系统，卡尔曼滤波就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰，卡尔曼滤波通常也能很好的找出现象间不易察觉的相关性。优点：内存占用较小（只需要保留前一个状态）、速度快，是实时问题和嵌入式系统的理想选择。卡尔曼滤波可以做什么:树林里面四处溜达的机器人，实现导航，机器人需要知道自己所处的位置。机器人有一个包含位置信息和速度信息的状态。其中，在这
//打开视频文件以及车辆跟踪和识别，按钮消息响应部分
void CTrackandIDDlg::OnStartTrackandID()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
int argc=2;
打开文件///
CString FilePathName;
CFileDialog dlg(TRUE);
转载
2024-08-25 16:40:36
38阅读
以现在使用的OpenCV 2.4.10为例，行人检测的Demo在“D:\opencv\sources\samples\cpp\peopledetect.cpp”下，源代码如下所示：#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/high
转载
2024-06-08 18:29:33
62阅读
首先利用goodFeaturesToTrack函数得到图像中的强边界作为跟踪的特征点，接下来要调用calcOpticalFlowPyrLK函数，输入两幅连续的图像，并在第一幅图像里选择一组特征点，输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把得到的跟踪结果过滤一下，
原创
2023-05-09 17:51:31
248阅读
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
参考： https://github.com/spmallick/learnopencv使用OpenCV进行对象跟踪（C ++ / Python）在本教程中，我们将学习OpenCV 3.0中引入的OpenCV跟踪API。 我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.2中的6种不同的跟踪器 - BOOSTING，MIL，KCF，TLD，MEDIANFLOW和GOTURN。 我们也将学习现代跟踪算法背
转载
2024-04-01 15:16:44
332阅读
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
转载
2024-04-29 22:03:59
284阅读
目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程，有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务，如监控、基于感知的用户界面
转载
2022-06-14 02:34:21
1674阅读
引言计算机视觉领域中的目标跟踪是一项重要的研究任务，它涉及在视频序列中自动识别和跟踪多个感兴趣的目标。多目标跟踪（Multi-object Tracking）旨在从连续的图像帧中准确地定位和跟踪多个目标，同时保持目标的身份一致性。本文将介绍多目标跟踪的基本概念、常见的算法和应用领域。多目标跟踪的基本概念多目标跟踪是指在一个视频序列中同时跟踪多个目标的过程。它通常包括以下几个步骤：目标检测（Obje
转载
2024-09-14 20:59:53
513阅读
运动跟踪，通过跟踪对象的运动，然后将跟踪数据应用到另一个对象，从而可创建图层或效果在其中跟随运动的合成。稳定运动，同样须先跟踪，之后将跟踪数据反向运用到此图层，从而达到稳定画面的效果。跟踪与稳定，都可在跟踪器 Tracker面板里实现。Ae菜单：窗口/跟踪器Window/Tracker有关面板选项说明请参阅：《Ae：跟踪器面板》◆ ◆ ◆手动跟踪与稳定跟踪运动&nb
转载
2024-05-27 11:42:11
247阅读
在前面的章节中，我们已经可以让我们的虚拟物体放置在合适的位置了，代码也可以很好的工作，并且也对部分ARCore技术进行了比较深入的探讨，实事上到此我们反倒更愿意再深入一步，了解ARCore实现的技术细节以便我们更好的利用它来为我们服务。前面我们也讲过，ARCore最主要的三大功能：运动跟踪、 环境理解、光估计。那我们就从运动跟踪开始来深入的探究一下ARCore的技术细节。在本章中，我们将深入了
转载
2024-09-05 10:08:40
36阅读
kalman滤波大家都很熟悉，其基本思想就是先不考虑输入信号和观测噪声的影响，得到状态变量和输出信号的估计值，再用输出信号的估计误差加权后校正状态变量的估计值，使状态变量估计误差的均方差最小。具体它的原理和实现，我想也不用我在这里费口舌，但这个理论基础必须的有，必须得知道想用kalman滤波做跟踪，必须得先建立运动模型和观察模型，不是想用就能用的。如果不能建立运动模型，也就意味着你所要面对的问题不
转载
2024-05-08 18:34:09
46阅读
随机游走(Random Walk)又称随机游动或随机漫步，与很多自然、社会现象相关。在自然科学研究中，随机游走是扩散过程的基础，广泛地用于对物理和化学粒子扩散现象的模拟。在实际生活中，人们用随机游走描述花粉的布朗运动、证券的涨跌等。
转载
2023-06-29 13:45:13
288阅读
简介 在接触过的qcom和mtk平台中，camera调试软件和流程基本都是大同小异。所以查了点资料，然后模仿这些软件，自己练习写了下最开始的
两步：暗电流和len shading补偿。 基本原理产生原因 在camera模组中，会因为sensor本身的暗电流，从而对图像参数噪声。同时也会因为模组镜头的原因，导致拍摄照片的亮度，中间亮而四周相对较暗。
所以在模组工作中，我们需要对模组做暗电流的
转载
2024-03-29 09:34:59
105阅读
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
转载
2024-03-12 15:45:39
110阅读
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
转载
2024-01-05 22:51:44
32阅读
