Casevision公司为自动视频跟踪系统提供了多种解决方案。1：标清视频的自动跟踪解决方案围绕经典的自动视频跟踪模块AVT21，Casevision提供了如下解决方案：应用方案示意图1，用户使用自行设计的嵌入式主控模块 + AVT21，构建自动视频跟踪系统。应用方案示意图2，用户使用VTC81 + AVT21，构建自动视频
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2024-08-14 17:54:03
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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
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2024-01-05 22:51:44
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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
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2024-03-01 15:21:48
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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： &
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2023-12-22 14:39:30
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本文使用KCF的opencv版本实现。对应论文：High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters编译环境：VS2015 + win7 64位相关软件下载安装需要下载opencv3.10，opencv_contrib和cmake-gui。 图：opencv下载说明图：opencv_contrib下载说明 图：cmake下载说明 cm
原理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。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，并将上一帧的目标中心和搜索窗口
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2024-04-23 20:06:32
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meanshift实现视频跟踪import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正确显示中文
# meanshift算法大体流程
'''
1.首先在图像上选定一个目标区域
2.计算选定区域的直方图分布,一般是HS
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2023-09-20 10:02:45
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目标跟踪本文主要介绍cv2中的视频分析Camshift和Meanshift。目标： 学习Meanshift算法和Camshift算法来寻找和追踪视频中的目标物体Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。 你还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。 如
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2024-04-29 23:17:44
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一、前言好久不更新了，不是因为没有东西写，是一直没空好好整理下这学期的东西，期末了，有时间了，认真整理一下。下面是我学习了opencv基础入门课程时做的一个综合一点的作业，效果如下。我还将整理许多份opencv内容，供大家参考，会有自己的风格。二、系统功能在视频中用鼠标随意圈选一个目标人物，就会被锁定直至消失在画面中。(这是距离很近的两帧图，选中任务从灯左边过到右边跟踪依然有效） 三、实现方法
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2013-04-13 23:33:00
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目标跟踪算法作为一种有着非常广泛的应用的算法，在航空航天、智能交通、智能设备等领域有着非常广泛的应用。本系列博客将教大家在410c开发板上基于linux操作系统环境，采用QT+Opencv来实现视频目标跟踪，本文将首先向大家介绍常用的粒子滤波视频目标跟踪算法，对其原理进行简单的分析，为后续进一步选择和应用算法实现目标跟踪提供基础。 一、
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2024-04-03 15:23:15
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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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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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本人学习opencv了半个月，学到模板匹配函数时灵感一动，写出了这个模板匹配的函数。特此，将我的灵感奉献给大家。废话不多说，代码贴上。#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/img
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2024-09-29 10:18:55
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下面结合视频目标跟踪应用来具体说明一、视频目标跟踪的基本过程1）初始化目标区域。可以使用目标检测方法或人工选定方法来初始化目标的位置和大小；图.12）提取目标的模型。经典的方法是提取目标区域的颜色直方图特征，该特征加上目标的位置和大小等信息构成目标初始时刻的状态； 图.23）够建候选目标模型。即在下一帧中的某一位置计算该位置区域是候选目标时的区域颜色直方图特征；4）计算相似度
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2024-08-27 20:19:14
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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
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2024-05-09 16:11:21
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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
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2023-09-27 12:50:23
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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
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2024-08-09 17:41:19
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meanshift原理： meanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。 在op
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2023-12-05 22:01:26
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CAMshift是一种基于对视频序列采用MeanShift算法进行运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值的算法。如此迭代下去，我们便可以对视频中移动的物体进行追踪。MeanShift算法：首先，我们假设平面空间有这样随机分布的点，如下： 我们随机以某点为圆心，合适的半径r作圆：然后落在圆中的所有点与圆心连接形成向量：这样我们不难看
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2023-10-13 19:52:57
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