1. CamShift思想 Camshift全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT",即连续自适应的MeanShift算法,是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算,并将上一帧的结果(即Search Window的中心和大小)作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值,如此迭代下去。 这个过程其实和用MeanShift做跟...
而将目标识别与目标跟踪结合使用,就能较好地解决以上两个问题:对于对识别准确率要求不是特别高的目标,在未识别到目标的帧中使用目标跟踪能在兼顾性能的同时,稳定捕捉频率。 在未识别到目标的帧中使用目标跟踪”,简述其思路。 OpenCV中提供了实现目标跟踪Tracking的诸多方法,博主暂时对这些现成的方法没有多少研究。本文...
CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”(连续的自适应MeanShift算法),是对MeanShift算法的改进算法,可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小,对于视频序列中的每一帧还是采用MeanShift来寻找最优迭代结果,至于如何实现自动调整窗口大小的,可以查到的论述较少,我的理解是通过对MeanShift算法...
C++ OpenCV视频操作之CamShift跟踪算法 前言 CamShift算法,全称是 Continuously AdaptiveMeanShift,顾名思义,它是对Mean Shift 算法的改进,能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小,可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法,需要手动标定跟踪目标。 CamShift基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特...
案例:使用OpenCV的CAMShift算法实现视频中对象跟踪 算法API介绍: CamShift( InputArray probImage, CV_IN_OUT Rect&window, TermCriteria criteria ); probImage:要跟踪对象的直方图反向投影矩阵 window:跟踪的目标区域 criteria:迭代停止条件 算法实现步骤: 1.实例化VideoCapture ...
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。 **MeanShift:均移 Camshift(Continuously Adaptive Meanshift)持续自适应性均移** cv2.meanShift(): Meanshift 均移总是能找到一个具有最大像素分布的窗口,并且追踪对象; cv2.CamShift():CAMshift 是 Meanshift的优化,它会持续性的自动调...
如果是opencv3.4,需要重新编译python版本的,试了一下失败了。 下面是算法实现。 Python版本 import cv2 import sys (major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.') if __name__ =='__main__' : # Set up tracker. ...
下面就给出计算Back Projection的OpenCV代码。 1.准备一张只包含被跟踪目标的图片,将色彩空间转化到HSI空间,获得其中的H分量: IplImage* target=cvLoadImage("target.bmp",-1); //装载图片 IplImage* target_hsv=cvCreateImage( cvGetSize(target), IPL_DEPTH_8U, 3 ); IplImage* target_hue=cvCreateImage(...
OPENCV中常用物体检测算法和跟踪算法的介绍 一、运动物体的检测方法 运动目标检测指从图像序列中将前景变化区域从背景图像中提取出来;现阶段运动目标的检测的难点主要在:动态变化着的背景的提取与更新、光线变化(渐变、突变、反光)问题、阴影干扰、目标遮挡、背景物体变化(如树叶、水波、天气变化等)、及目标运动过程...
目标跟踪算法作为一种有着非常广泛的应用的算法,在航空航天、智能交通、智能设备等领域有着非常广泛的应用。本系列博客将教大家在410c开发板上基于linux操作系统环境,采用QT+Opencv来实现视频目标跟踪,本文将首先向大家介绍常用的粒子滤波视频目标跟踪算法,对其原理进行简单的分析,为后续进一步选择和应用算法实现目标跟踪...