本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。shape model形状模型，就是训练数据表示为什么样的形状模型；feature detector特征检测，检测目标脸中的特征；fitting algorithm适应算法，就是匹配算法，匹配检测到的目标特征点和训练
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2024-05-09 20:49:50
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这里的人脸匹配也是从已有的人脸文件夹里找到，最相似的人脸图片与当前的视频中的人脸匹配。然后它也是用的opencv3训练好的模型文件。直接上代码#include <iostream>
#include <string>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp
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2023-12-19 08:50:00
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跟踪器是用于当模板会话变量发生了变化自动更新的一个小型库。 跟踪器是用于当模板会话变量发生了变化自动更新的一个小型库。 为了向你展示跟踪器是如何工作的，我们将创建按钮将用于更新会话。 meteorApp/import/ui/meteorApp.html <head> <title>meteorApp
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2017-08-18 15:33:00
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在..\opencv\doc\vidsurv文件夹中有三个doc文件，Blob_Tracking_Modules、Blob_Tracking_Tests、TestSeq，其中Blob_Tracking_Modules必须需要详读的。 “FG/BG Detection” module performsforeground/background segmentation for each
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2024-09-06 07:52:36
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# 如何实现“python opencv tracker”
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开发者 --> 小白: 教学
小白 --> 实现: 实践
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class 开发者 {
teach()
}
class 小白 {
practi
原创
2024-05-01 06:49:44
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简介MIL: TrackerMIL 以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移问题.OLB: TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移问题.MedianFlow: TrackerMedianFlow 跟踪器适用于非常平滑和可预测的运动,物体在整个序列中可见.TLD: TrackerTLD 将
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2024-04-09 07:56:22
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缺陷管理平台Mantis，也做MantisBT，全称Mantis Bug Tracker。Mantis是一个基于PHP技术的轻量级的开源缺陷跟踪系统，以Web操作的形式提供项目管理及缺陷跟踪服务。在功能上、实用性上足以满足中小型项目的管理及跟踪。更重要的是其开源，不需要负担任何费用。 Mantis是一个缺陷跟踪系统具有多特性包括：易于安装，易于操作，基于Web，支持任何可运行PHP的平台(Win
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2015-10-10 10:22:00
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写在前面作为一个刚入实验室的小白，看了几篇论文，想要跑一下目标跟踪的实验。一开始做好了代码难调的准备，没想到测试的库竟然这么难配置！！VOT虽然是数据集，但是它不是那种你把它数据下下来，放到tracker里面就能用的，它已经封装的十分优秀，并且给了你一个matlab的接口，你把你训练好的tracker丢进去，然后run一下，结果就都出来了呢。不过其实每个tracker都要写一个跟VOT适配的读数据
先把英文原版放出来，英文好的可以自行阅读 ://learnopencv/object-tracking-using-opencv-cpp-python/?winzoom=1在本教程中，给大家介绍基于opencv3.0的目标跟踪的API， 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，MIL，KCF
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2024-05-24 15:48:45
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原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/Db0aX0dBumGa640rr_d6zw)1粒子滤波（particlefiltering）粒子滤波是对预测粒子进行评价，添加不同的权重，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；否则，就加的权重小一些。步骤：（1）初始状态：开始认为x(0)在全状态空间内平均分布。然后将所有采样输入状态转移方程，得到预测粒子。（2）预测阶段：粒子滤波首先
原创
2022-08-03 09:52:26
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**Opencv 学习笔记.1**笔记是个好东西~记着记着就发现问题了/捂脸（顺便也磨磨性子外加练习用键盘啦）import cv2 as cv
src = cv.imread("D:/sourses/picture/001.jpg")
cv.namedWindow("image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("image",src)
cv.waitKey(0)
cv
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2024-09-05 11:04:36
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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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运用Opencv实现人脸的检测和识别是非常方便的，也比较常用。对于人脸检测可以用Opencv自带的分类器实现，而人脸识别需要自建训练分类器，以及收集人脸数据。本文重点讲讲人脸数据的训练以及人脸识别的实现，识别功能的实现也结合了MFC这个基础类库，界面更加美观。1.人脸数据训练关于数据的训练以及识别的教程可以参考博客：，在这篇博文里作者已经把流程说的很详细了，本文参照这个流程实现了人脸识别。&nbs
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2024-08-07 10:48:55
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所需库import cv2 # 用于获取视频、图像变换、标记
# cv2.face模块 用于人脸数据训练，人脸匹配
"""
注意1：cv2有两个包
一个为opencv-python，# opencv主仓库的模块
一个为opencv-contrib-python，# main模块和contrib模块
注意2：face模块在opencv-contrib-python中，需要单独安装。
注
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2024-04-01 19:17:29
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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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通过两个主要的API，Android提供了一个直接在位图上进行脸部检测的方法，这两个API分别是 android.media.FaceDetector和android.media.FaceDetector.Face，已经包含在Android官方API中。本教程来自Developer网站，向大家介绍了这些API，同时提供教程中实例代码下载。
所谓人脸检测
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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首先，基于上一步的工作：想基于自己编译的opencv+vs2010可移植项目做一些简单工作，于是尝试做一个简单的人脸识别的实现。实现流程如下：下载数据集并制作测试数据集，并生成CSV文件；训练模型，基于opencv自带的识别算法。导入训练模型，实现在视频中实时识别人脸。 实现步骤：1.下载数据集2.制作测试数据集，即待测人脸数据集。这里需要去opencv官网下载的源码中找到：opencv
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2024-04-28 11:15:50
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作者说的很详细，可以参考作者博客，搭建环境参考我的上一博客。 这里只说一些自己的理解，和解决遇到的问题，有想在Windows下实现人脸识别并且匹配的，可以按照我的步骤一步步解决问题。经测试真实有效，不好用不要钱！- -！二、分析想要看懂代码并且自己能够修改，你需要了解的几个知识1：openCv调用图片，或者视频 。 构建模型和模型训练（问题开
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2024-08-01 14:01:29
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Python 实现人脸识别技术人脸识别技术在现代社会中被广泛应用，如手机解锁、安防监控等领域。Python作为一门易于上手的编程语言，也可以用来实现人脸识别技术。人脸识别的基本原理人脸识别系统的基本流程包括：人脸检测：通过计算机视觉算法从一个图像中识别出一个或多个面部区域。面部对齐：调整脸部区域的位置和姿态，使所有脸部数据具有相同的位置和大小。特征提取：使用机器学习算法从面部图像中提取面部的特征信
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2023-10-26 22:32:30
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