本文中的知識來自於Mastering opencv with practical computer vision project一書。 本文實施的臉部跟蹤算法都是基於數據驅動的,主要包括兩個部分,訓練和測試。訓練就是通過臉部標記點的采樣數據,訓練得到一個標准的臉部模型,而測試 ...
在前面的報告中我們實現了用SURF算法計算目標在移動攝像機拍攝到的視頻中的位置。由於攝像機本身像素的限制,加之算法處理時間會隨着圖像質量的提高而提高,實際實驗發現在背景復雜的情況下,結果偏差可能會很大。 本次改進是預備在原先檢測到的特征點上加上某種限制條件,以提高准確率。 問題:如何判定檢測到的特征點是否是我們需要的點 也就是目標區域上的點 可行方案:用形態學找出目標的大致區域,然后對特征點判定 ...
2015-09-19 19:40 0 2122 推薦指數:
本文中的知識來自於Mastering opencv with practical computer vision project一書。 本文實施的臉部跟蹤算法都是基於數據驅動的,主要包括兩個部分,訓練和測試。訓練就是通過臉部標記點的采樣數據,訓練得到一個標准的臉部模型,而測試 ...
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之前博文中講解過kalman濾波的原理和 應用,這里用一個跟蹤鼠標的例程來演示怎么在opencv里用自帶的kalman函數進行目標跟蹤,文章的內容對做圖像跟蹤有借鑒意義。文章主要是網絡資源進行整理和簡單解讀,來源見參考。 運動模型的建立: 在進入kalman跟蹤之前 ...
跟蹤就是在連續視頻幀中定位物體,通常的跟蹤算法包括以下幾類: 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 什么是目標跟蹤簡而言之,在視頻的連續幀中定位對象稱為跟蹤。該定義聽起來很直接,但在計算機視覺和機器學習中,跟蹤是一個非常廣泛的術語,概念上相似但實現的技術卻 ...
視頻跟蹤:基於對比度分析的目標跟蹤、基於匹配的目標跟蹤和基於運動檢測的目標跟蹤 基於對比度分析的目標跟蹤:主要利用目標和背景的對比度差異實現目標的檢測與跟蹤。這類算法按照跟蹤參考點的不同可以分為邊緣跟蹤# 形心跟蹤和質心 跟蹤等。這類算法不適合復雜背景中的目標 ...
一些網絡資料 關於Kalman濾波器的理論,其數學公式太多,大家可以去查看一些這方面的文獻.下面這篇文章對Kalman濾波做了個通俗易懂的介紹,通過文章舉的例子可以宏觀上理解一下該 ...
一、錄制視頻 1. 獲取攝像頭操作 camObj = cv2.VideoCapture(0) :0為默認計算機默認攝像頭,多個攝像頭依次后面1、2、3 檢查是否成功初始化: camObj.isOpen() #True成功 False失敗,同理打開視頻 失敗可嘗試 ...