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。
转载
2023-11-14 11:19:38
83阅读
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
转载
2024-03-20 11:25:38
30阅读
Mocha Pro 是世界知名的平面跟踪、rotoscoping、对象移除、稳定和网格跟踪软件。对于 VFX 和后期制作至关重要，因其对电影和电视行业的贡献而获得了著名的奥斯卡奖和艾美奖。Mocha Pro 的核心功能是基于平面追踪 Plannar Tracking技术以产生遮罩，同时提供 3D 摄像机反求、插入、移动与视频防抖稳定等功能。通过追踪样条形状所包围的图像区域的移动或变化，生成一系列遮
转载
2023-10-29 08:14:16
85阅读
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(
转载
2024-02-26 12:27:16
557阅读
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
转载
2024-02-21 13:54:39
90阅读
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
转载
2024-03-15 10:29:00
5阅读
你曾经好奇过图形软件是如何追踪一个图像轮廓的吗？没有嘛？我实际上就没有好奇过，但是当我做一个复杂项目时候，我发现用边界矩形算法来追踪图形轮廓是多么的有魔力。处理的方法是很简单的： 1）找到一个图像边界上的像素（这跟边界矩形没关系，只是假设你找到了这个像素）。这个像素就是需要分析的。
转载
2024-07-08 15:24:09
43阅读
匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实
原创
2022-08-01 11:14:42
158阅读
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
转载
2023-12-07 23:13:21
38阅读
修改图片大小re_im = cv2.resize(im, (width//2, height//2))将图片写入文件cv2.imwrite(‘xscn_copy.png’, re_im)显示图片cv2.imshow(‘im’, re_im) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 复制代码在我们导入的时候是导入`cv2`，读取图片的函数为`imread`，传入
转载
2024-07-25 09:30:35
68阅读
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。
转载
2024-02-04 02:19:39
79阅读
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
转载
2024-03-06 06:56:03
144阅读
介绍中午逛淘宝的时候看到这个传感器，发现它可以识别9种不同方向的手势，上、下左、右、前、后、顺时针、逆时针、摇摆，看起来很棒棒，就买了一个，价格在20-40元不等（销量靠前的店比较贵）。目的是想使用这个模块代替LeapMotion的手势识别功能，但是识别距离只有5-15cm，在应用场景比较限制的情况下可以替代。后续还会研究一下使用摄像头来制作手势识别。等待几天，到手后就开始盘他。。。 （请无视那粗
转载
2024-07-20 08:37:17
689阅读
一，光照问题光照问题是机器视觉重的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。目前方法未能达到使用的程度。如何克服光照的影响？二，姿态问题与光照问题类似，姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。哭，笑，愤怒、仰头、低头，左侧脸，右侧脸，如
转载
2024-03-01 15:04:08
40阅读
1.问题描述： 算法假定输入信号与字典库中的原子在结构上具有一定的相关性，这种相关性通过
原创
2022-10-10 15:51:54
65阅读
1. 光流估计1.1 方法介绍光流：空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的瞬时速度。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。如果下面这辆车正向我们缓缓开来，右图是车辆的光流，它代表车辆在行驶过程中，每一帧图像的瞬时速度和方向。箭头的大小表示移动的瞬时速度，箭头的方向代表前进的目标方向。可以获取车辆每一帧的位置，对它进行跟踪。相关定理：（1）亮度恒定：同一点随着时间的变
转载
2024-01-03 23:31:29
74阅读
主要问题：我写了一个小的光线跟踪代码.它被称为前向光线跟踪,因此光线实际上是在光源处创建的,然后传播到唯一的镜像并被反射.随后我计算每条射线与我选择的平面的交点,我称之为探测器.而我在探测器上得到的,将每个命中打印为像素,是(x,y)的散点图.像这个：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
x = np.ze
转载
2024-01-14 13:36:57
78阅读
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
转载
2024-03-15 14:44:54
49阅读
模式识别课上老师留了个实验，在VC++环境下利用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪。然后就开始下载opencv和vs2012，再然后，配置了好几次还是配置不成功，这里不得不吐槽下微软，软件做这么大，这么难用真的好吗？于是就尝试了一下使用python完成实验任务，大概过程就是这样子的：首先，配置运行环境：下载opencv和python的比较新的版本，推荐opencv2.4.X和python2.7.
转载
2023-11-21 15:16:27
54阅读
车牌定位的算法主要分为三类：基于边缘基于颜色基于机器学习参考链接： 常用车牌定位算法浅析. 图像处理基本算法 车牌识别与定位基本思路是提取车牌的特征然后根据特征进行筛选。主函数代码：close all;
clc
[fn,pn,fi] = uigetfile('*.jpg','请选择所要识别的图片');
I = imread([pn fn]); % 读取图像 参数为图像名称和图像路径
fig
转载
2024-06-24 15:23:42
116阅读
