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:     &
# Android OpenCV 图像跟踪的科普文章 图像跟踪是计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于机器学习、增强现实和视频监控等领域。本文将为大家系统介绍如何在Android平台上使用OpenCV实现简单的图像跟踪,并包含相应的代码示例、类图和流程图。 ## 一、什么是图像跟踪图像跟踪是指从视频流或一系列图片中寻找并跟踪某个特定对象的过程。它的基本过程包括特征提取、特征匹配和对象位
原创 9月前
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本文包括:mac环境的配置一些学习和用法读取视频 & 保存视频 & 磨皮测试**mac环境的配置:**安装:python-opencv依赖numpy、matplotlib,因此这两个包也是需要安装的,直接pip安装命令即可:1.sudo pip3 install numpy 2.sudo pip3 install Matplotlib然后直接安装python-opencv:3.su
KCF全称为KernelCorrelation Filter 核相关滤波算法。相关滤波算法算是判别式跟踪,主要是通过核相关滤波器使用给出的样本去训练一个判别分类器,判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息。主要使用轮转矩阵对样本进行采集,使用快速傅里叶变化对算法进行加速计算。相关滤波器是根据之前的MOSSE算法改进的,可以说是后来CSK、STC、Color Attributes等tracker的鼻祖。
平移/倾斜伺服装置,帮助摄像机使用视觉自动跟踪颜色对象。简介现在我们将使用我们的设备帮助相机自动跟踪颜色对象,如下所示:OpenCV可免费用于学术和商业用途。它具有C ++,C,Python和Java接口,并支持Windows,Linux,Mac OS,iOS和Android。在我的一系列OpenCV教程中,我们将专注于Raspberry Pi(因此,Raspbian as OS)和Python。
查找轮廓轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了.函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindConto
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
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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
转载 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
我们本节学习如何利用 OpenCV 中的 VideoCapture 类,来对视频进行读取显示,以及调用摄像头。VideoCapture 它提供了从摄像机或视频文件捕获视频的 C++ 接口, 作用是从视频文件或从摄像头捕获视频并显示出来。1. 读取并播放视频VideoCapture 读入视频方法有两种:先实例化再初始化:VideoCapture capture; capture.open("demo
转载 2023-11-14 06:31:09
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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
转载 2024-03-01 15:21:48
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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
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
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
转载 2024-05-09 16:11:21
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卡尔曼滤波是一种递归的估计,即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值,因此不需要记录观测或者估计的历史信息。卡尔曼滤波器分为两个阶段:预测与更新。在预测阶段,滤波器使用上一状态的估计,做出对当前状态的估计。在更新阶段,滤波器利用对当前状态的观测值优化在预测阶段获得的预测值,以获得一个更精确的新估计值。opencv中有KalmanFilter类,参考【1】 cl
2D图像检测跟踪图像跟踪技术,是指通过图像处理技术对摄像机中拍摄到的2D图像进行检测、识别、定位,并对其姿态进行跟踪的技术。苹果官方给我们提供的ARKit框架具备了这样一个图像识别的能力,其能检测并识别从设备摄像头采集图像中的预定义2D图像,并能评估2D图像的尺寸大小和稳定跟踪这些图像的姿态,ARKit最大支持同时跟踪100张2D图像。利用图像检测功能我们可以实现如下的AR体验:1.使用2D图像
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
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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 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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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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