一、环境搭建 【OpenCV】 opencv_contrib安装教程:[点击学搭建1]---[链接2] 实现过程: 创建单个对象跟踪器 读取视频的第一帧 在第一帧中确定我们跟踪的对象 初始化MultiTrackerer 更新MultiTracker和显示结果 参考博文: 链接1 链接2 链接3 推荐: 链接2 光流追踪链接 contribe库介绍 背景提取多种算法实现 运动检测...
OpenCV - 轮廓 - 入门 -链接。 OpenCV - 轮廓特征 -链接。 用于Windows的Python 3+下载 -链接。 用于OpenCV Python绑定的包装程序包(用于Windows平台) -链接。 使用Raspberry Pi相机和OpenCV -Link。 相关文章 从Shell脚本 -链接安装OpenCV到Raspberry Pi 。 使用Python进行OpenCV颜色检测和过滤 -链接。 使用OpenCV...
这个不一定收敛到全局最优解。 计算目标新位置就是在计算质心位置。 当然opencv里用meanshift只需要从直方图反向投影的结果开始,这个就比较方便了。 opencv代码: 下面的代码是在HSV的Hue(色调)空间做的直方图匹配。为了防止一些亮度比较低的无效的值干扰,这里计算直方图的时候用了inRange的结果做掩码。这里要过滤掉了s...
半自动跟踪思路:输入视频,用画笔圈出要跟踪的目标,然后对物体跟踪。 用过opencv的都知道,这其实是camshiftdemo的工作过程。 第一步:选中物体,记录你输入的方框和物体。 第二步:求出视频中有关物体的反向投影图。 第三步:根据反向投影图和输入的方框进行meanshift迭代,由于它是向重心移动,即向反向投影图中概率大的...
可以参考我的github:https://github.com/rockkingjy/OpenTracker.git
5. OpenCV：计算机视觉与图像处理的基础库 功能特点OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。它支持图像读取、图像处理、视频处理、目标检测等功能，并且能够高效处理大规模图像数据。广泛的功能支持：包括图像和视频读取、边缘检测、特征提取、目标跟踪等。跨平台支持：支持 Windows、Linux...
OpenCV(https://opencv.org/):OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像和视频处理功能,包括人脸识别、目标跟踪、图像滤波等。它在计算机视觉领域有广泛的应用。 Boost(https://www.boost.org/):Boost是一个广受欢迎的C++库集合,提供了许多增强C++语言功能的组件,如智能指针、多线程、正则表达式、网络编程...
这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】 csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了...然而在现实跟踪过程中,当跟踪目标出现遮挡等影响时,由于外层的像素值容易受遮
最后,采用嵌入式WINCE系统作为开发平台,主要研究了系统的硬件组成部分,并且逐一研究了WINDOWS CE程序,BSP包的移植,摄像头使用以及MINI2440开发板与PC机之间的通信.在宿主机中,采用VS2005和OpenCV库函数作为开发软件实现了运动目标的跟踪;在开发板中,实现了摄像头视频的暂停和播放功能...
大量的算法库:OpenCV 包含了大量的计算机视觉算法库,如图像处理、特征检测、目标跟踪等,可以帮助开发者快速构建计算机视觉应用。 高效性能:OpenCV 采用了优化的算法和数据结构,可以在处理大量数据时保持高效性能。 社区支持:OpenCV 有庞大的用户社区,开发者可以在社区中寻求帮助、分享经验和交流想法。 OpenGL OpenGL 是...