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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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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刚接触OpenCV，参照OpenCV的sample例子做了一个视频头像抓取的小代码，顺便一起学习着用，先上视频抓取及存储代码：# -*- coding: cp936 -*-
import cv2
capture=cv2.VideoCapture(0)
#将capture保存为motion-jpeg,cv_fourcc为保存格式
size = (int(capture.get(cv2.cv.CV_C
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2024-03-20 08:19:53
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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，
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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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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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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QQ：609162385https://blog.csdn.net/cqltbe131421#include "recordwidget.h"#include "ui_recordwidget.h"#include \
原创
2022-08-16 16:34:54
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作为新手，不得不说自己学的比较吃力，所以记录下整个实现过程的点滴。这次的程序涉及到opencv的彩色图显示，彩色转换为灰度图的显示，灰度图转换为二值图的显示，以及Qt信号槽的使用，即opencv与Qt的结合使用。先展示一下自己的结果： 这是自己所做的效果图，主要功能就是Qt的界面上有4个push button，它们担当的是四个功能键，从上到下button依次作用：点击按钮显示彩
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2024-03-01 14:59:49
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本文使用的软件包：QT、cmake、opencv库一、软件安装（1）QT下载地址：http://download.qt.io/archive/qt/5.13/5.13.0/QT安装具体细节见博客2，注意以下几步 同时注意系统变量的添加，博客二中有详细说明。 （2）cmake下载地址： https://cmak
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2024-02-04 14:18:44
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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
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2024-03-15 10:29:00
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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
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2023-06-30 10:33:40
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opencv入门基础（九）基于dlib进行人脸、特定物体追踪一.人脸追踪# 1 加入库
import cv2
import dlib
# 2 主函数
def main():
# 3 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)
# 4 基于dlib库获取人脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detec
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2024-03-15 12:36:03
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eyelike是一个人眼中心定位的算法，可以用于眼部追踪，它来源于github中eyelike项目，C++语言实现，依赖OpenCV。（下载地址：https://github.com/trishume/eyeLike）该项目只实现了简单的2维眼球跟踪功能，没有3维信息，也没有视线跟踪和估计功能。 作者提供了另一个博客链接Simple, accurate eye center tracking in
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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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
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2024-03-20 11:25:38
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译自：https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/，有删改。本教程中，我们将学习OpenCV 3中新引入的一些目标跟踪API，包括BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW和GOTURN，此外还将介绍现代跟踪算法中的一般理论。什么是目标跟踪？简单来说，在视频的连续帧中定位目标即为
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2024-03-02 09:58:10
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文章目录一、下载QT安装包二、开始安装三、安装OpenCV和CMake四、编译opencv 一、下载QT安装包进入http://download.qt.io/archive/qt/选择自己想要安装的版本二、开始安装直接next登陆QT账户，如果有的话可以登录一下如果没有直接skip也行直接点下一步选择Qt的安装路径 选择所需要的安装的组件Qt的附件组件说明组件说明Charts二维图表模块，用于绘
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2024-04-17 16:28:08
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