具体算法见:http://vision.ucsd.edu/~bbabenko/new/project_miltrack.shtml 优点:表现非常好。它不会像BOOSTING跟踪器那样结果漂移,并且在部分遮挡下可以完成合理的工作。但是相对来多KCF更好,不过MIL低版本的OpenCV也能使用,KCF版本要求更高。 缺点:无法检测是否跟踪失败,速度慢,且无法处理遮挡物体。 3) KCF ...
{ cout<<"Could not read video file"<< endl;return1; }//Read first frame Mat frame; bool ok = video.read(frame);//Define initial boundibg box Rect2d bbox(287, 23, 86, 320);//Uncomment the line below to select a different bounding box bbox = selectROI(frame, false);//Display ...
即使被跟踪对象的当前位置不准确,那么样本袋中来自当前位置附近的样本也很可能包含至少一个图像,其中含有被跟踪目标。 MIL项目页面(http://vision.ucsd.edu/~bbabenko/new/project_miltrack.shtml)为希望更深入地了解MIL工作原理的人提供了更多信息,希望了解更多的可以自行查看。 优点:性能非常好,不像BOOSTING漂移严重...
cv::selectROIs("MultiTracker", frame, bboxes, false); //自己设定对象的检测框 //x,y,width,height //bboxes.push_back(Rect(388, 155, 30, 40)); //bboxes.push_back(Rect(492, 205, 50, 80)); // quit if there are no objects to track 如果没有选择对象 if (bboxes.size() < 1...
cv::selectROIs("MultiTracker", frame, bboxes, showCrosshair, fromCenter); // quit if there are no objects to track if(bboxes.size() < 1) return 0; vector<Scalar> colors; getRandomColors(colors, bboxes.size()); getRandomColors 函数相当简单 ...
work. Press Escape to exit selection process" << endl; cout << "\n===\n"; cv::selectROIs("MultiTracker", frame, bboxes, showCrosshair, fromCenter); // quit if there are no objects to track if(bboxes.size() < 1) return 0; vector<Scalar> colors; getRandomColors(colors, bbox...
track(frame); cv2.imshow("track",item.getFrame()) k = cv2.waitKey(1) & 0xff if k == 27: break 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #encoding=utf-8 import json from utils import IOUtil ''' 信息封装类 ''' class MessageItem(object): #用于封装信息的类,包含图片和...
// User draws box around object to track. ThistriggersCAMShift to start trackingstaticvoidonMouse(intevent,intx,inty,int,void*){if(selectObject){selection.x=MIN(x,origin.x);selection.y=MIN(y,origin.y);selection.width=std::abs(x-origin.x);selection.height=std::abs(y-origin.y);...
(1)判别式:track-by-detection 判别式的图像跟踪算法将目标检测的思路用于目标跟踪。在线产生样本,在线学习,在线检测,找到目标出现概率最大的位置,然后重复这样的步骤,跟踪目标位置,这也是当下最流行的方法。 (2)产生式 产生式就是在跟踪过程中,根据跟踪结果在参数空间产生样本(而非直接从图像空间采样),然后在这些样...
cv::goodFeaturesToTrack函数具有一个名为cv::GoodFeatureToTrackDetector的包装类,该包装类继承自cv::FeatureDetector类。 它的使用方式类似于我们对哈里斯Corners类所做的方式,即:// vector of keypoints std::vector<cv::KeyPoint> keypoints; // Construction of the Good Feature to Track detector cv::...