tracker = cv2.TrackerBoosting_create() elif trackerType == trackerTypes[1]: tracker = cv2.TrackerMIL_create() elif trackerType == trackerTypes[2]: tracker = cv2.TrackerKCF_create() elif trackerType == trackerTypes[3]: tracker = cv2.TrackerTLD_create() elif trackerType == trackerTypes[4...
对于3.3以上的版本,每个追踪器可以用各自的函数创造,如cv2. TrackerKCF_create。词典OPENCV_OBJECT_TRACKERS包含了7种OpenCV的目标追踪器(30—38行)。它将目标追踪器的命令行参数字符串映射到实际的OpenCV追踪器函数上。 其中42行里的tracker目的是根据追踪器命令行参数以及从OPENCV_OBJECT_TRACKERS得来的相关重要信息。
// Create a tracker 创建跟踪器 string trackerType = trackerTypes[5]; Ptr<Tracker> tracker; if (trackerType == "BOOSTING") tracker = TrackerBoosting::create(); if (trackerType == "MIL") tracker = TrackerMIL::create(); if (trackerType == "KCF") tracker = TrackerKCF::create(); if...
对于3.3以上的版本,每个追踪器可以用各自的函数创造,如cv2. TrackerKCF_create。词典OPENCV_OBJECT_TRACKERS包含了7种OpenCV的目标追踪器(30—38行)。它将目标追踪器的命令行参数字符串映射到实际的OpenCV追踪器函数上。 其中42行里的tracker目的是根据追踪器命令行参数以及从OPENCV_OBJECT_TRACKERS得来的相关重要信息。
tracker = cv2.Tracker_create(tracker_type) else: if tracker_type == 'BOOSTING': tracker = cv2.TrackerBoosting_create() if tracker_type == 'MIL': tracker = cv2.TrackerMIL_create() if tracker_type == 'KCF': tracker = cv2.TrackerKCF_create() ...
OpenCV提供了多种跟踪器,如MIL、KCF、TLD、MedianFlow等。我们可以根据需要选择合适的跟踪器进行初始化。 python # 创建一个跟踪器对象,这里以KCF跟踪器为例 tracker = cv2.TrackerKCF_create() 3. 在第一帧中选定跟踪区域(ROI) 我们需要从视频的第一帧中选取一个感兴趣区域(ROI),作为跟踪的初始目标。 python...
cap >> frame;if(frame.empty())break;if(roi.area() >0) {// 创建KCF跟踪器cv::Ptr<cv::Tracker> tracker = cv::TrackerKCF::create();// 初始化跟踪器tracker->init(frame, roi);// 更新ROI区域roi = tracker->update(frame);// 在帧上绘制跟踪结果cv::rectangle(frame, roi, cv::Scalar(0...
假设frame和target都是已经初始化好的// 创建KCF跟踪器TrackertrackingTracker=TrackerKCF.create();trackingTracker.init(frame,target);// 初始化跟踪器,传入初始帧与目标位置while(true){// 读取新一帧camera.read(frame);// 更新跟踪目标booleanok=trackingTracker.update(frame,target);// 在帧上绘制跟踪框if(...
首先,需要使用深度学习模型(如YOLO或Mask R-CNN)来检测指尖,然后使用OpenCV的跟踪算法(如KCF算法)来跟踪指尖。 以下是一个使用OpenCV跟踪指尖的示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import cv2 import numpy as np # 初始化跟踪器 tracker = cv2.TrackerKCF_create() # 读取视频...
tracker = TrackerBoosting::create(); if (trackerType == "MIL") tracker = TrackerMIL::create(); if (trackerType == "KCF") tracker = TrackerKCF::create(); if (trackerType == "TLD") tracker = TrackerTLD::create(); if (trackerType == "MEDIANFLOW") ...