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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输入：某一区域的点输出：这一区域的点的坐标序列（顺时针或逆时针）
原创
2020-02-13 14:09:34
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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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opencv图像边界填充api函数：cv::copyMakeBorder()CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
int top, int bottom, int left, int right,
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2024-02-03 06:32:24
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详解内容可参考： 对博主viewcode总结的内容表示感谢！ 1. 增加边界的类型有以下4个类型： 以一行图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh 重复 fedcba|abcdefgh|hgfedcb 反射 gfedcb|abcdefgh|gfedcba
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2024-02-26 12:47:40
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# -*- 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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今天开始接触目标跟踪参考有道翻译一、Object Tracking1.物体跟踪就是在连续的视频帧中定位一个物体。这个定义听起来直截了当，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，它包含概念上相似但技术上不同的概念。例如，以下所有不同但相关的思想通常在对象跟踪下研究：（1）稠密光流（Dense Optical flow DOF）：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。（2）稀疏光
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2024-02-29 11:18:41
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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
目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。TheoryNote 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多数用到卷积操作的OpenCV函数都是将给定图像拷贝到另一个
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2023-12-28 19:26:42
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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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很多人都问过我这个问题，OpenCV中是怎么绘制与填充多边形的，特别是填充多边形的。因为根据OpenCV中的多边形绘制函数，他们发现这是一个无解的问题。其实我在2017底做一个项目的时候当时会对得到的一个多边形边缘轮廓进行填充，我就发现OpenCV中的多边形绘制函数无法填充，但是其实换个函数就会顺利搞定，只是大家被OpenCV官方的教程误导思维定势，没有想到而已。下面我们就来详细说一下，OpenC
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2024-03-31 11:52:07
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边界填充常见的边界填充，共有5种方式： ORIGINAL 原图 REPLICATE 边缘复制 1111111|102354 REFLECT 反射 654321|123456 REFLECT101 反射1 12345|654321 WRAP 色块平移 123456|123456 CONSTANT 常数 111111|846317五种方式各自有自己对应的边界填充代码 ######
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2024-03-06 16:15:12
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目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。 Theory Note以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。 前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多
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2023-11-21 22:35:21
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目标学会：用各种低通滤波器模糊图像将自定义滤波器应用于图像(2D卷积)二维卷积(图像滤波)像一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器(Lpf)、高通滤波器(Hpf)等进行滤波。LPF有助于去除噪音，模糊图像等。HPF过滤器有助于在图像中找到边缘。OpenCV提供了一个功能cv2.filter2D()将内核与图像相转换。作为一个例子，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均过滤器内核如下所示：操作如
# 使用 OpenCV Python 实现边界提取
在计算机视觉领域，边界提取是一项常见而重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的物体。今天，我将带你学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现图像的边界提取。以下是我们实现这一目标的基本流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------------|
1.理论（1）去噪边缘检测容易受到图像中噪声的影响，故首先需要用5x5的高斯滤波器去除图像中的噪声。（2）计算图像的强度梯度将去噪（平滑）后的图像由sobel内核分别在水平和垂直方向上求导（一阶微分），得到Gx和Gy。根据这两幅梯度图，求得每个像素的边缘梯度大小和方向。（3）非极大值抑制 得到梯度大小和方向后，对图像进行全扫描，去除可能不构成边缘的任何不需要
# 使用 Python 和 OpenCV 实现边界提取
边界提取是计算机视觉中的一种基本任务，通常用于物体检测和图像分析。对于刚入门的开发者来说，使用 Python 和 OpenCV 是一种非常有效实现边界提取的方式。本文将详细介绍边界提取的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 整体流程
边界提取的基本步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作描述
图像处理中经常遇到使用当前像素邻的像素来计算当前像素位置的某些属性值，这样就会导致边界像素处越界访问，一般有两种方法解决这种问题：只对不越界的像素进行处理；对图像边界进行拓展，本文主要介绍如何使用OpenCV简单的对边界进行拓展。边界的拓展方式opencv提供了几种不同的边界拓展策略： * BORDER_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
* BORDER_R
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2024-08-29 16:35:15
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