使用opencv自带Tracker进行目标跟踪——重新设定跟踪目标

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使用opencv自带Tracker进行目标跟踪——重新设定跟踪目标

当希望重新设定一个目标进行跟踪的时候,以下两种做法都是无效的: 1.将新对象的Rect2d直接传递给update()函数: 2.再次使用tracker的init()函数. 解决办法:重新创建一个Tracker对象. 使用create函数建立一个新对象即可: #opencv追踪方法tracker_types = ['BOOSTING', 'MIL', 'KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'MOSSE', 'CSRT']tracker_type = tracker_types[6…

如何利用OpenCV自带的级联分类器训练程序训练分类器

介绍使用级联分类器工作包括两个阶段:训练和检测. 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍,在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍.当前的指南描述了如何训练分类器:准备训练数据和运行训练程序.参考:http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html 利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器,需要经过以下几个步骤: )收集训练样本: 训练样本包括正样本和…

【计算机视觉】如何使用opencv自带工具训练人脸检测分类器

前言使用opencv自带的分类器效果并不是很好,由此想要训练自己的分类器,正好opencv有自带的工具进行训练.本文就对此进行展开. 步骤 1.查找工具文件: 2.准备样本数据: 3.训练分类器: 具体操作注意,本文是在windows系统实现的,当然也可以在linux系统进行. 1.查找工具文件: opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的,具体目录如下. .\opencv2410\build\x64\vc12\bin 可以在该目录下查找到相关的工具文件,有open…

使用opencv自带的融合函数

[wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 [wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // // By downloading, copying,…

cvSmooth函数和 OpenCV自带的人脸检测

记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测. (1)cvSmooth函数 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src:输入图像. dst:输出图像. smoothtype平滑方法: CV_BLUR_NO_SCALE(简单不带尺度变换的模糊),对每个象素的 para…

利用opencv自带源码，调试摄像头做人脸检测

本文为原创作品,转载请注明出处欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring 和 http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者:晨凫追风配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名.总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛. (…………………..自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略……………………

基于Opencv自带BP网络的车标简易识别

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树…

比微软kinect更强的视频跟踪算法--TLD跟踪算法介绍

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647500 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变.部分遮挡等问题.同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征…

ILSVRC2016目标检测任务回顾——视频目标检测（VID）

转自知乎<深度学习大讲堂> 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员.2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌.肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得第三名.目标检测相关工作受邀在ECCV 2016 ImageNet和COCO竞赛联合工作组会议(ImageNet and COCO Visual Recognition C…

gitignore 不起作用的解决办法不再跟踪让.gitignore生效，跟踪希望被跟踪的文件

实践 # https://git-scm.com/docs/gitignore https://git-scm.com/docs/gitignore 不跟踪log目录下的所有文件,但需要保留这个文件夹: # A trailing "/**" matches everything inside. For example, "abc/**" matches all files inside directory "abc", relative to t…

语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet，语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类；目标检测只有两类,目标和非目标，就是在一张图片中找到并用box标注出所有的目标.

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割首先需要了解一下什么是语义分割(s…

（24）ASP.NET Core EF查询（查询的工作原理、跟踪与非跟踪查询）

1.查询生命周期在进入正题时候,我们先来了解EF Core查询的生命周期. 1.1LINQ查询会由Entity Framework Core处理并生成给数据库提供程序可处理的表示形式(说白了就是生成给数据库可识别数据形式). ●发送的查询结果(查询表示形式)会被缓存,以便每次执行查询时无需进行1.1中处理. 1.2查询结果(查询表示形式)会传递到数据库提供程序 ●数据库提供程序会识别出查询的哪些部分可以在数据库中求值.●查询的这些部分会转换为特定数据库的查询语言(例如,关系数据库的T-SQL)…

【监控笔记】【1.2】监控事件系列——SQL Trace（默认跟踪与自定义跟踪）

目录: [1.1]概念与使用 [1.2]跟踪的基本操作 --[1.2.1]查看默认跟踪是否在运行 --[1.2.2]开启默认跟踪 --[1.2.3]关闭默认跟踪 --[1.2.4]查看跟踪文件/查看跟踪信息 --[1.2.5]捕获事件详解 [1.3]七大事件监控(以下演示基于系统数据库,有需要可以自行修改调整) Database.Errors and Warnings.Full text.Objects.Performance.Security Audit 和 Server 查看数据文件的增长和…

把一个整体目标设置成多个分阶段目标，完成了一个目标后，就相当于一件事OVER

如果事情有变坏的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生 . 一.任何事都没有表面看起来那么简单:二.所有的事都会比你预计的时间长:三.会出错的事总会出错:四.如果你担心某种情况发生,那么它就一定会发生. 把一个整体目标设置成多个分阶段目标,完成了一个目标后,就相当于一件事OVER.再重新调整好后奔向下一个目标,这样永远都会取得阶段性胜利,而且也不会被墨菲定律消磨意志,心理上预计好时间会长,但肯定会取得最一个目标的胜利…

如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近…

OpenCV自带dnn的Example研究（3）— object_detection

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 https://docs.opencv.org/master/examples.html下的 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中用到的数据集都放在: 链接:https://p…

OpenCV自带dnn的Example研究（1）— classification

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 https://docs.opencv.org/master/examples.html下的 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中用到的数据集都放在: 链接:https://p…

OpenCV自带dnn的Example研究（2）— colorization

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中 ======================================================================…