首先,我们导入了OpenCV库,这个库是实现计算机视觉和图像处理的常用工具。然后,我们创建了一个跟踪器对象,这里使用的是CSRT跟踪器。这个跟踪器将会用来跟踪我们感兴趣的目标。 import cv2 # 创建CSRT跟踪器 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() 接下来,我们打开了摄像头,并读取了第一帧图像。然后,我们使用cv2.select...
TrackerCSRT的原理是基于相关滤波器的跟踪算法。相关滤波器是一种基于模板匹配的滤波器,它可以在图像中寻找与给定模板最相似的区域。在TrackerCSRT中,首先需要选择一个目标区域作为跟踪目标的初始位置,然后使用相关滤波器来跟踪目标在后续帧中的位置。 具体来说,TrackerCSRT将目标区域分成若干个小的子区域,每个子区域都对...
1、MEDIANFLOW、BOOSTING、MIL在针对人物大小有变化时跟踪比较不理想,跟踪不到目标。 2、CSRT、KCF能对运动画面有较好跟踪,但是在遮挡场景下,不能支持,效果较差。 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可下载全网第...
MIL Tracker:比上一个追踪器更精确,但是失败率比较高。(最低支持OpenCV 3.0.0) KCF Tracker:比BOOSTING和MIL都快,但是在有遮挡的情况下表现不佳。(最低支持OpenCV 3.1.0) CSRT Tracker:比KCF稍精确,但速度不如后者。(最低支持OpenCV 3.4.2) MedianFlow Tracker:在报错方面表现得很好,但是对于快速跳动或快速移动...
MOSSE Tracker 基本原理:基于相关滤波的快速跟踪算法,使用最小化输出误差平方和的滤波器。 特点:速度非常快,适合实时应用,但对尺度变化和外观变化敏感。 CSRT Tracker 基本原理:基于相关滤波器的高级跟踪算法,通过考虑通道和空间可靠性来增强跟踪效果。 特点:对尺度变化和旋转更加鲁棒,跟踪精度较高,但速度稍慢。 3...
tracker=cv2.TrackerCSRT_create() 1. 使用cv2.TrackerCSRT_create()函数初始化一个CSRT追踪器,也可以选择其他追踪器。 步骤3:选择初始目标 ret,frame=video.read()bbox=cv2.selectROI(frame,False)tracker.init(frame,bbox) 1. 2. 3. 通过video.read()读取视频帧,然后使用cv2.selectROI()函数选择初始目标的...
MIL Tracker:比上一个追踪器更精确,但是失败率比较高。(最低支持OpenCV 3.0.0) KCF Tracker:比BOOSTING和MIL都快,但是在有遮挡的情况下表现不佳。(最低支持OpenCV 3.1.0) CSRT Tracker:比KCF稍精确,但速度不如后者。(最低支持OpenCV 3.4.2) MedianFlow Tracker:在报错方面表现得很好,但是对于快速跳动或快速移动...
tracker =cv2.TrackerBoosting_create() # 创建Boosting跟踪器, 返回跟踪器对象 tracker=cv2.TrackerMIL_create() # 创建MIL跟踪器, 返回跟踪器对象 tracker=cv2.TrackerKCF_create() # 创建KCF跟踪器, 返回跟踪器对象 tracker=cv2.TrackerCSRT_create() # 创建CSRT跟踪器, 返回跟踪器对象 ...
如上跟踪算法显示,以CBA比赛作为跟踪对象。从跟踪过程中两帧数据可以感知不同跟踪算法在对动态人物变动所体现的差异。 1、MEDIANFLOW、BOOSTING、MIL在针对人物大小有变化时跟踪比较不理想,跟踪不到目标。 2、CSRT、KCF能对运动画面有较好跟踪,但是在遮挡场景下,不能支持,效果较差。 审核编辑 :李倩...
else if (trackerType == trackerTypes[5]) tracker = TrackerGOTURN::create(); else if (trackerType == trackerTypes[6]) tracker = TrackerMOSSE::create(); else if (trackerType == trackerTypes[7]) tracker = TrackerCSRT::create();