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 Filter 4. Meanshift and Camshift 5. Multiple object tracking 需要注意跟踪和识别的区别,通常来说跟踪可以比识别快很多,且跟踪失败了可以找回来. OpenCV 3以后实现了很多追踪算法,…

最近项目时间很紧,抓紧时间集中精力去研究android平台的opencv里的物体跟踪技术 其他几篇文章有时间再去完善吧 从网上找到了一些实例代码,我想采取的学习方法是研究实例代码和看教程相结合,教程是ndk编程方面的编程规则等.opencv人脸识别.物体跟踪这一块的教程 (1)人脸检测与跟踪库 asmlibrary   分析和研究 http://www.oschina.net/p/asmlibrary http://yaohan.sinaapp.com/topic/3/asmlibrary#co…

Video来源地址 一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去.一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波.从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理.根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种,Sampling Impor…

一.图像处理的基本操作 因为这是第一篇写opencv的笔记,故先讲讲在python下写opencv的基本操作.总共总结了三点如下: 开头一定要加编码声明:-*- coding: utf-8 -*- python下记得引入opencv模块:import cv2 要知道如何读取并展示图片,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np name1=cv2.imread(图片名称,如何读取)#读取图片 cv2.imshow(窗口名…

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体跟踪2 初步实现了去燥跟踪,并用圆点标注障碍物 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80780205 测试过程中发现,当存在两个障碍物相对于雷达扫描射线重叠时,距离教远的障碍物信息会丢失.即获取不到数据,不重叠时,重新检测到数据.但由于数据帧丢失,被算法判断为移除一个. 添加一个新的,造成跟踪失败或较大误差.如下图: 当障碍物重叠时,被遮挡的信息丢失,造成误处理(障碍物标记颜色改变---…

原文:Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体跟踪 接前两篇博客: 激光雷达数据解析并绘制雷达图 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738619 激光雷达-移动物体检测 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738995 以及仅用WPF处理:绘制2D激光实时图 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/8073…

  前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,上一章节使用了dnn中的tensorflow,本章使用yolov3模型,识别出具体的分类.   Demo   320x320,置信度0.6  608x608,置信度0.6(.cfg里面是608)   yolov3模型下载 coco.names:模型具体的分类信息.https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names yolov3.weights:权重文件ht…

AR技术已经被广泛应用于营销.教育.游戏.展览等场景.通过2D图像跟踪技术和3D物体跟踪技术,用户只需使用一台手机进行拍摄,即可实现海报.卡牌等平面物体以及文物.手办等立体物体的AR效果.尽管近年来2D图像跟踪和3D物体跟踪算法已经取得了很大的进步,但受限于环境等因素影响,效果仍然有很大提升空间,是目前AR开发者的研发难点. HMS Core AR Engine提供了2D图像和3D物体的端云协同跟踪技术,让开发者更简单便捷地开发AR类应用,让用户拥有更丰富的AR交互体验. 2D图像跟踪技术 端云…

这几日,岛上风云突变,我这个倒霉孩子终究木有躲过感冒的魔掌,中枪鸟~~~ 这几天只写了个简单的手势跟踪的代码. 原理是:背景差分+肤色检测. 背景差分:取前30帧图像取平均值,计算前30帧之差的和,再求均值.在背景平均值上下浮动的阈值之外的被检测出来. 肤色检测:利用YCrCb空间. 两个结果相与操作. 这种方式的优点:1.有效解决了肤色检测结果中总是检测到人脸的情况: 2.解决背景差分检测结果杂乱的情况: 缺点:背景要求相对稳定,反差越大越好,鲁棒性差. 注意事项:差分法由于涉及到累加图像,编…

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心…