KCF算法在不同尺度和位置上对目标特征进行了有效的提取和描述,同时使用了核技巧来提高算法的运算速度和准确性。 KCF算法的主要步骤如下: 1. 初始化:选择目标区域,并提取其特征作为训练样本。 2. 训练:使用训练样本构建相关滤波器模型。 3. 目标定位:在下一帧图像中利用相关滤波器模型进行目标定位。 4. 更新:根据新的目标位置和特征来
image_transport::SubscriberimageSubscriber=it.subscribe("you_topic_name",10,imageCallBack); 最后在重新编译,使用。 基本的使用方法 运行相机节点 roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch 运行KCF rosrun kcf_target_tracker kcf_target_tracker 会出现类似结果 License Distributed under the MIT License. SeeLIC...
然后对上面这个例程进行一些小的修改:给四旋翼安装一个下置摄像头,在无人机升起到固定高度之后,运用摄像头捕获到的图像使用KCF系列算法对小车进行识别,然后根据小车识别框在整个视频画面中距离中心的距离来控制无人机飞行,这里的目标就是始终保持小车在无人机画面的中心。在这一块还有一个毕设中的小思考,因为在实物...
opencv_kcf_track 基于c++的Opencv实现KCF跟踪算法(未使用官方函数) how to use git clonehttps://github.com/liuyuan000/opencv_kcf_track cd opencv_kcf_track 修改src/video.cpp中的视频路径 cd build cmake .. make cd ../bin ./kcf 将会有result01.mp4视频保存 ...