在OpenCV 4.2中有8种不同的跟踪器可用-BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW, GOTURN, MOSSE,和CSRT。 注意:OpenCV 3.2实现了这6个跟踪器-BOOSTING, MIL, TLD, MEDIANFLOW, MOSSE和GOTURN。OpenCV 3.1实现了这5个跟踪器-BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANF
但是现实并未如此,当前模型可能随时随地变换(如人脸,你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法,随着其不断更新,算法的种类也越来越多,3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW ,GOTURN 1、 BOOSTING 基于在线的AdaBoost, 这个分类器需要对对象的正、负例进行训练。用户提供的初始化框(...
TrackerTLD_create() if tracker_type == 'MEDIANFLOW': self.tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create() if tracker_type == 'GOTURN': self.tracker = cv2.TrackerGOTURN_create() def initWorking(self,frame,box): ''' 追踪器工作初始化 frame:初始化追踪画面 box:追踪的区域 ''' if not self.tracker...
TLD 等。OpenCV 从 3.2.0 版本开始提供了专门的 目标跟踪模块 ，它可以用于在视频中跟踪目标的移动轨迹。3.2.1 KCF 跟踪算法 KCF（Kernelized Correlation Filter）是一种快速且稳定的目标跟踪算法，它通过基于卷积核的相关滤波器来实现对目标的跟踪。以下代码展示了如何使用 KCF 算法在视频中跟踪目标。 99 1...
5、TLD跟踪器 TLD代表跟踪、学习和检测。顾名思义,这个跟踪器将长期跟踪任务分解为三个组件(短期)跟踪、学习和检测。在作者的论文中,“跟踪器跟踪对象从一帧到另一帧。探测器定位到目前为止观察到的所有外观,并在必要时纠正跟踪器。学习估计检测器的错误并更新它以避免...
pip install opencv-python 对于需要视频处理功能的用户,还可以安装opencv-python-headless包,避免安装过大的 GUI 依赖。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install opencv-python-headless 1.3 OpenCV 中的图像读取与显示 在开始使用 OpenCV 之前,我们首先要学习如何读取和显示图像。
在Python 中,使用pip可以轻松安装 OpenCV。建议安装opencv-python包,该包包含基本的图像处理功能。 pip install opencv-python 对于需要视频处理功能的用户,还可以安装opencv-python-headless包,避免安装过大的 GUI 依赖。 pip install opencv-python-headless
Bug警告:在OpenCV 3.1(仅限Python)中有一个错误,因为返回了不正确的边界框。 参见错误报告。 TLD跟踪器 TLD代表跟踪,学习和检测。 顾名思义,该跟踪器将长期跟踪任务分解为三个组件-(短期)跟踪,学习和检测。 从作者的论文,“跟踪器跟踪对象从一帧到帧。 检测器定位到目前为止观察到的所有外观,并在必要时校正跟...
OpenCV支持多种目标检测和跟踪算法,如Haar级联分类器、HOG+SVM、深度学习模型(如YOLO、SSD)以及目标跟踪算法(如KCF、MIL、TLD等)。 示例代码(使用Haar级联分类器进行人脸检测): python import cv2 # 加载人脸分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml...
TLD:会产生较多的false-positives。 MOSSE:算法速度非常快,但是准确率比不上KCF和CSRT。在一些追求算法速度的场合很适用。 GOTURN:OpenCV中自带的唯一一个基于深度学习的算法。运行算法需要提前下载好模型文件。 综合算法速度和准确率考虑,个人觉得CSRT、KCF、MOSSE这三个目标跟踪算法较好。 使用OpenCV来目标跟踪 新建文件...