本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。 本文实施的脸部跟踪算法都是基于数据驱动的,主要包括两个部分,训练和测试。训练就是通过脸部标记点的采样数据,训练得到一个标准的脸部模型,而测试 ...
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 ...
2015-09-19 19:40 0 2122 推荐指数:
本文中的知识来自于Mastering opencv with practical computer vision project一书。 本文实施的脸部跟踪算法都是基于数据驱动的,主要包括两个部分,训练和测试。训练就是通过脸部标记点的采样数据,训练得到一个标准的脸部模型,而测试 ...
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之前博文中讲解过kalman滤波的原理和 应用,这里用一个跟踪鼠标的例程来演示怎么在opencv里用自带的kalman函数进行目标跟踪,文章的内容对做图像跟踪有借鉴意义。文章主要是网络资源进行整理和简单解读,来源见参考。 运动模型的建立: 在进入kalman跟踪之前 ...
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. ...
https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/89029816 1 背景1.1 什么是目标跟踪简而言之,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,概念上相似但实现的技术却 ...
视频跟踪:基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪 基于对比度分析的目标跟踪:主要利用目标和背景的对比度差异实现目标的检测与跟踪。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪# 形心跟踪和质心 跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标 ...
一些网络资料 关于Kalman滤波器的理论,其数学公式太多,大家可以去查看一些这方面的文献.下面这篇文章对Kalman滤波做了个通俗易懂的介绍,通过文章举的例子可以宏观上理解一下该 ...
一、录制视频 1. 获取摄像头操作 camObj = cv2.VideoCapture(0) :0为默认计算机默认摄像头,多个摄像头依次后面1、2、3 检查是否成功初始化: camObj.isOpen() #True成功 False失败,同理打开视频 失败可尝试 ...