从cvchina.net上发现的介绍目标跟踪的文章。 目标跟踪是绝大多数视觉系统中不可或缺的环节。在二维视频跟踪算法中，基于目标颜色信息或基于目标运动信息等方法是常用的跟踪方法。从以往的研究中我们发现，大多数普通摄像头（彩色摄像头）下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在某种程度上是光学的色彩变化造成的。如基于体素和图像像素守恒假设的
人的身体有视觉、听觉、嗅觉味觉、触觉和运动五大感知系统，然而我们所接收的80%的信息都来自于眼睛。 眼睛不仅是我们的输入主设备，也是我们的输出设备。俗话说：“眼睛是心灵的窗户”，情侣之间的爱意也是靠眼波的流连婉转。眼睛透露出我们很多的“秘密”。 目前我们的人机交互还主要靠的是键盘、鼠标、触摸，这些输入并不直接也不高效。人机互动的发展方向应该是越来越人性化，要能“听”、能“看”，能主动探索和回应需
目录一、fisheye::initUndistortRectifyMap() 之 功能介绍二、fisheye::initUndistortRectifyMap() 之 源码分析1. 源码分析2. 更进一步3. 如何由 (j, i) 算出 (u, v) ？ 一、fisheye::initUndistortRectifyMap() 之 功能介绍 fisheye::initUndistort
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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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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参考1. 2. 3.https://thume.ca/projects/2012/11/04/simple-accurate-eye-center-tracking-in-opencv/4. https://github.com/trishume/eyeLike
原创
2022-07-11 10:10:23
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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
图像处理中有着目标识别与目标跟踪两种概念，后者也被常被成为Tracking。网上大部分的目标捕捉教程都是“目标识别”，譬如特征提取、光流法等等。然而将目标识别与目标跟踪结合使用，能稳定捕捉频率、提高性能。 先谈谈为什么单纯使用目标识别不能“稳定捕捉频率”“提高性能”： 1
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2024-04-23 15:04:29
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opencv yyds 代码链接给一下添加链接描述 使用了OpenCV内置的多目标跟踪器，可以选择不同的跟踪算法进行目标追踪。以下是代码的主要流程和理论总结：导入所需的库和模块，包括argparse、time、cv2（OpenCV）和numpy。使用argparse设置命令行参数，其中–video用于指定要跟踪的视频路径，–tracker用于选择要使用的跟踪算法，默认为"csrt"。定义了一系列O
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2024-02-14 12:44:46
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opencv-3.0.0-alpha\samples\cpp中编译stereo_calib.cpp 执行 cpp-example-stereo_calib -w 9 -h 6 stereo_calib.xml stereo_calib.xml对应的是图片 #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highg
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2024-09-04 10:31:02
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CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”（连续的自适应MeanShift算法），是对MeanShift算法的改进算法，可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小，对于视频序列中的每一帧还是采用MeanShift来寻找最优迭代结果，至于如何实现自动调整窗口大小的，可以查到的论述较少，我的理解是通过对MeanShift算法中零阶矩的判
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2016-10-09 23:03:00
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1、本机环境win10 64位，cuda 10.1，cudnn 7.5，pytorch 1.4.0 2、运行demo下载github上的代码：https://github.com/ifzhang/FairMOT 以及 预训练模型，这里我下载了HRNetV2-W18网络的预训练代码，因为DLA网络用到了DCN v2，这个需要提前编译，但是我这里编译失败了，作者说编译失败可以用HR
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2024-09-29 12:43:17
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眼球追踪类似于头部追踪，但是图像的呈现取决于使用者眼睛所看的方向。例如，人们可以用“眼神”完成一种镭射枪的瞄准。眼球追踪技术很受VR专家们密切关注。Oculus创始人帕尔默拉奇就曾称其为“VR的心脏”。对于人眼位置的检测，能够为当前所处视角提供最佳的3D效果，使VR头显呈现出的图像更自然，延迟更小，这都能大大增加可玩性。
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2023-07-21 14:01:31
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本博文为粒子滤波学习笔记，主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型，对于非线性非高斯模型，就采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代该事件的概率）。采用一组粒子来近似表示系统的后验概率分布，然后使用这一近似的表示来估计非线性非高斯系统的状态。
OpenCV-CamShift 算法1.概述CamShift 算法 (Continuously AdaptiveMeanSifit),是对 MeanShift 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 MeanShift 运算，
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2024-07-29 13:26:28
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文章目录CamshiftCamShift跟踪流程图具体步骤：OpenCV 中的 Camshift CamshiftMeanshift跟踪里面还有一个问题。我们的窗口的大小是固定的，而汽车由远及近（在视觉上）是一个逐渐变大的过程，固定的窗口是不合适的。所以我们需要根据目标的大小和角度来对窗口的大小和角度进行修订。OpenCVLabs 为我们带来的解决方案（1988 年）：一个被叫做 CAMshif
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2024-03-20 18:40:12
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实验环境：vs2008+opencv1.0+xp虚拟机。搭建环境：1.下载安装最新的OpenCV版本，我使用的是OpenCV_1.0.exe. 2.按照默认选项安装OpenCV，在安装过程中，选择需要修改系统环境变量。 3.打开电脑属性->高级->环境变量，在系统变量path里加上bin的路径(D:\Program Files\OpenCV\bin)。(此处Open
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2024-03-24 08:47:55
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# Python OpenCV 多目标跟踪算法
在计算机视觉领域，多目标跟踪是一项重要的技术，它能够在视频序列中同时跟踪多个对象。随着深度学习和图像处理技术的发展，OpenCV 成为了最受欢迎的计算机视觉库之一。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现多目标跟踪，并提供相应的代码示例。
## 1. 多目标跟踪的基础概念
多目标跟踪是指在视频序列中，识别并跟踪多个目标对象。它通
原创
2024-09-27 05:18:42
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基于眼睛宽高比的眨眼检测在开始之前，电脑需要配置Opencv和Dlib OpenCV配置流程请参考这篇博客：博客链接 Dlib配置过程请参考这篇博客：博客链接 Dlib有一个十分强大的功能就是能够定位人脸的68个关键点，其关键点的分布如下： 基于眼睛宽高比的方法即运用眼睛宽高比的变化来判断是否眨眼，以左眼为例：以x_36表示点36(在上面的图中，应该是点37，实际上在程序中，关键点是从0到67，上
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2024-07-02 18:29:16
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点特征1 Sift Sift特征点的提取过程主要分为如下几步。 采集图像->高斯金字塔->差分金字塔->提取特征点->关键点定位->去除低对比度点->去除强边缘->确定描述符主方向->产生描述符。 &nb
