56. if (selection.width > 0 && selection.height > 0) 57. trackObject = -1; 58. break; 59. } 60. } 61. 62. int main(int argc, char *argv[]) 63. { 64. "tracker"); 65. "tracker", onMouse(), 0); 66. 67. "KCF"); 68. //轨迹记录 69. int objectCounter = 0; 70....
float samplerSearchWinSize; //搜索窗口的大小 float samplerTrackInRadius; //在跟踪期间收集正面实例的半径 int samplerTrackMaxPosNum; //在追踪期间使用正面样本 int samplerTrackMaxNegNum; //在跟踪期间使用的负样本 int featureSetNumFeatures; //特征 void read(const FileNode&fn); void write(FileStorage&...
即使被跟踪对象的当前位置不准确,当来自当前位置真正的样本图像块被放入正图像集中,该正图像集能够至少包含一个正确的图像块。具体算法见:http://vision./~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MI...
track_window = (c,r,w,h) roi = frame[r:r + h,c:c + w] #感兴趣区域 hsv_roi = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)#将第一帧图像转变为HSV空间上的图像 #创建一个包含具有HSV值的ROI所有像素的掩码,HSV值在上下界之间才保留 #如果hsv_roi的第一个通道值在100以下视为0 #如果hsv_roi的...
self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth, self.detectionCon, self.trackCon) def findPose(self, img, draw=True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.pose.process(imgRGB)
在我们的示例中,正图像集以对象当前位置为中心的图像块,以及在其周围的小邻域中的图像块。即使被跟踪对象的当前位置不准确,当来自当前位置真正的样本图像块被放入正图像集中,该正图像集能够至少包含一个正确的图像块。具体算法见:http://vision.ucsd.edu/~bbabenko/new/project_miltrack.shtml...
MIL项目主页:http://vision.ucsd.edu/~bbabenko/new/project_miltrack.shtml 优点:表现非常好,它不会像BOOSTING跟踪器那样漂移,并且在部分遮挡下可以完成合理的工作,如果你使用的是OpenCV3.0,这可能是你可以使用的最佳跟踪器。但是如果你是用的是更高版本,请考虑使用KCF。
self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.detectionCon, self.trackCon) self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils def findHands(self,img, draw = True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.hands.process(imgRGB) ...
为了探索单个视频中多个颜色标签的跟踪,我们使用App分析了先前为M-Track发布的视频,该应用旨在检测小鼠10的修饰行为。视频显示了一只白色的老鼠,脚掌上标有红色(右脚)或蓝色(左脚)。通过在AnimApp上运行具有不同颜色阈值的视频,可以成功检测每个爪子和整个鼠标体。与M-Track公布的结果相比,App产生的精确结果显示每个爪的...
完整的代码可以从我的GitHub上下载:objectDetectTrack.py 下面的gif 展示了我们的项目运行的效果: 11. 结论 我一如既往地希望这个项目能帮助其他人找到进入激动人心的电子世界的入口。 想要获取项目细节以及最终的代码,可以浏览我的GitHub仓库:OpenCV-Object-Face-Tracking 。