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。
什么是对象跟踪?简而言之,在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接,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,涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如,通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流:这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流:这些算法,如Kanade-Lucas-Tomashi(KLT)特征跟踪器,跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波:一
介绍OpenCV 是一个很好的处理图像和视频的工具。无论你是想让你的照片呈现 90 年代的黑白效果,还是执行复杂的数学运算,OpenCV 都可以随时为你服务。如果你对计算机视觉感兴趣,则必须具备 OpenCV 的知识。该库包含 2500 多种优化算法,可用于执行各种任务。它被谷歌、微软、IBM 等许多行业巨头使用,并被广泛用于研究小组。该库支持多种语言,包括 java、c++ 和 python。本
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(
二.算法原理 1、camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当前图像中目标的中心位置。camshift的核心步骤仍然是Meanshift,只是在距离相似性度量的基础之上,又增加了图像灰度相似性的度量。两者共同作用,实现了目标的跟踪。2、camshift算法目标跟踪其具体步骤可以理
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。
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,
转载 2023-07-05 13:04:40
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本人这几天用到图像追踪,网上搜了一大圈。大家都说kcf(被我叫肯德基)。这个东西说速度快。于是我想折腾一下。 说下正题:首先,我以前用opencv,版本3.2.0.这次我下载的opencv_contrib也是3.2.0.这个网上随便就可以搜到github代码库,下载相应的版本就可以了。 然后重点来了,安装过程网上一大堆,有的说不需要卸载opencv,有的说卸载。然后安装方法都是: 1.opencv
图像的几何变换主要包括图像的翻转、平移、旋转、透视以及一些镜像变换。主要是对图像的大小、位置、坐标进行操作,来实现图片的几何变换。思维导图如下:下面将针对这五个方面进行一一讲解。图像的翻转主要通过cv.flip()实现图像的翻转,主要包括X轴翻转,Y轴翻转以及XY轴翻转。cv.flip(src,flipCode,dst=None)src:原始图像dst:代表与原始图像具有同样大小,同样通道数的目标
使用Python+opencv的物体追踪,也是采用了颜色追踪的方法利用将一副图像从BGR转换到HSV,可以利用这一个点来提取某个特定颜色的物体。在HSV颜色空间中要比BGR空间中更容易显示特定颜色。在我们的程式中,我们提取的是一个蓝色的物体。下面就是需要做的几步: * 从视频中获取每一帧图像 * 将图像转换到HSV空间 * 设置HSV阈值到蓝色范围 * 获取蓝色物体,当然我们还可以做其他我们想做的
转载 2023-06-30 10:33:40
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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
转载 2023-05-31 13:45:39
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# Python OpenCV物体追踪教程 ## 介绍 在这篇文章中,我将教会你如何使用PythonOpenCV库实现物体追踪OpenCV是一个强大的计算机视觉库,提供了许多方便的功能来处理图像和视频。物体追踪是计算机视觉中一个非常重要的任务,它可以用于许多应用程序,如视频监控、自动驾驶等。 ## 整体步骤 下面是实现物体追踪的整体步骤: | 步骤 | 描述 | |:---:|:---|
原创 2023-07-22 18:36:22
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# Python OpenCV手指追踪实现教程 ## 引言 大家好,我是一名经验丰富的开发者,今天我将教大家如何使用PythonOpenCV实现手指追踪的功能。对于刚入行的小白来说,学习如何实现这个功能可能有些困惑,但是不用担心,我将一步步地向你展示整个过程。 ## 整体流程 首先,我们需要了解整个实现过程的流程。下面是一个展示了手指追踪实现步骤的表格: ```mermaid journe
原创 2023-09-18 07:04:49
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# 实现Python opencv物体追踪教程 ## 整体流程 下面是实现Python opencv物体追踪的整体流程: | 步骤 | 操作 | |------|-------------| | 1 | 读取视频 | | 2 | 初始化追踪器 | | 3 | 选择初始目标 | | 4 | 追踪目标 | ## 每一步具体操作 ### 步骤1:
原创 6月前
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# Python OpenCV 目标追踪入门教程 在现代计算机视觉中,目标追踪是一个极其重要的技术,它可以识别并追踪视频流中的特定目标。在这篇文章中,我们将一步步教你如何使用 PythonOpenCV 实现目标追踪。整个流程如下表所示: | 步骤 | 描述 | |--------|-----------------------------
原创 1月前
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一、开发环境   树莓派的操作系统为官网推荐的操作系统Raspbain,摄像头用的是手动调焦的USB网络摄像头,三十万像素。视觉图像处理采用OpenCV-3.4.1,至于如何在树莓派上装OpenCV,请自行百度   PS:为了给树莓派装上OpenCV的开发环境是个艰难历程,前后花了两天时间,经历了各种坑,树莓派前后共不停的编译了9个小时才成功装上了OpenC
文章目录下载安装mjpg-streamer树莓派安装libcurl库树莓派安装openssl库语音控制开启摄像头线程拍照代码及步骤语音控制摄像头拍照camera.ccontrolDevice.h 下载安装mjpg-streamer参考博文:智能家居 —— 树莓派下载安装mjpg-streamer(完成拍照+录像+监控) 验证拍照功能是否正常树莓派安装libcurl库下载可以执行wget --no
文章目录一、一种色块的监测追踪以及打印中心坐标二、两种色块的监测追踪以及打印中心坐标 一、一种色块的监测追踪以及打印中心坐标from collections import deque import numpy as np import cv2 import time redLower = np.array([0, 80, 50]) #设定红色阈值,HSV空间 redU
opencv官方文档:https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html opencv-python图像几何变换一、缩放二、平移三、旋转四、仿射变换1.opencv显示仿射变换前后的图像2.获取原图像上经仿射变换后的坐标五、透视变换1.opencv显示透视变换前后的图像2.获取原图像上经透视
转载 2023-08-30 06:36:01
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使用opencv分割图像python实现)概述 本人在做无人农机的时候需要进行图像处理,寻找目标物并进行分割,于是总结网络各种小车寻迹等等demo,自己也终于把图像颜色分割做的七七八八,特来记录一下,留作以后参考。过程导包import numpy as np import cv2读取图片(此处可以换成视频流,具体可以百度一下,原理相同,都是对一帧图片进行处理)image = cv2.imread
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