‘碎片’(Frag)跟踪是目标跟踪里的一种通过‘部分‘匹配识别的方法,其目标模板是通过图像多个碎片和块来描述.块是任意的,不基于目标模型的(与传统的基于’部分‘的方法不一样,比如人体的四肢与躯干的跟踪).每一个块投票一个当前帧的目标的可能位置和尺度,通过将每一个块与相关的图像块的直方图相比较.然后结合多块的投票置信度来得到最小化的稳健统计. Frag其克服了ms不能解决的几个问题.1 通过多块投票,可以处理部分遮挡和姿态变化.2模板块之间的集合关系考虑的像素灰度的空间分布,这些信息在传统的方法中…

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T…

关于这个算法,已经有网友写出笔记. 这位网友用画图的方式总结出了算法的各个流程,并总结了源码中的各个类:http://blog.csdn.net/roamer_nuptgczx/article/details/47953357#plain 这篇博文分析了聚类算法:http://blog.csdn.net/simplelove17/article/details/45116177 这位博主写了四篇博文来分析:http://blog.csdn.net/songrotek/article/detail…

点击查看Evernote原文. #@author: gr #@date: 2014-10-17 #@email: forgerui@gmail.com Multi_Object Tracking Framework 行人检测结果detections. 使用各种特征创建一个联系detections和tracker的代价矩阵,并利用矩阵进行匈牙利(Hugrian)分配. 更新tracker状态.(包括分配得到检测结果的跟踪器, 和未分配得到检测结果的跟踪器) 没有分配的结果作为新的tracker加入…

目的 自己以前使用过3,4个月的SVN,因为公司使用的是git,git gui.所以打算自学git gui,并记录一下学习心得.^_^ 原因 为什么不是学命令行而是用git gui呢.我觉得首先因为公司用这个........另外GUI操作起来确实比命令行简单直观.我觉得有时间去记命令行,不如把时间花到学其他东西上面.并且git不是很重要.我只要会简单实用即可.所以没必要一开始就学习命令行(其实是因为我比较懒 0.0 ). 因为重来没有使用过git.所以可能文章会有一些错误,望谅解. 其他废话..…

[反汇编练习] 160个CrackMe之026. 本系列文章的目的是从一个没有任何经验的新手的角度(其实就是我自己),一步步尝试将160个CrackMe全部破解,如果可以,通过任何方式写出一个类似于注册机的东西. 其中,文章中按照如下逻辑编排(解决如下问题): 1.使用什么环境和工具 2.程序分析 3.思路分析和破解流程 4.注册机的探索 ---------------------------------- 提醒各位看客: 如果文章中的逻辑看不明白,那你一定是没有亲手操刀!OD中的跳转提示很强大…

我的技术博客经常被流氓网站恶意爬取转载.请移步原文:http://www.cnblogs.com/hamhog/p/3824934.html,享受整齐的排版.有效的链接.正确的代码缩进.更好的阅读体验. 准确来说,大部分的功能都还没有探索过,这只是暂时摸索出来的一个简单流程~ 先建个branch吧 用命令行建肯定是可以的.我采用的方法是在gitlab的web端上直接建.方法如下: 来到工程的branch列表页面 (链接是现在培训的地址,作为例子). 点击左侧的New Branch. 在Name…

在实际过程中采用 Lucas-Kanade 光流算法跟踪运动物体特征点的时候,一个很明显的特点是LK算法(包括其他光流算法)不能计算"大运动",加上金子塔的方法稍微好点. 这是什么原因? 查看LK算法的三个假设: 1.亮度恒定: 2.时间连续或者运动是"小运动": 3.空间一致:同一子图像的像素点有相同的运动. 1和3都相对好理解,对于2,换句话,可以将运动的变化看成是亮度对时间的导数.如果距离比较大,那么求导之后是物体在这段时间内的平均速度,并不能反映物体在某一时…

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{…

基于在线学习的单目标跟踪算法调研 摘要 视觉跟踪在计算机视觉和机器人学领域是一个流行和有挑战的话题.由于多种场景下出现的目标外貌和复杂环境变量的改变,先进的跟踪框架就有必要采用在线学习的原理.本论文简要的介绍了一下关于视觉跟踪的挑战和应用,通过分类集中讨论基于在线学习的现代跟踪方法.我们提供了对每种分类中的代表性方法的详细描述,同时检查它们的优点和缺点.而且,一些最具代表性的算法被实现,来提供定量的参考.最后,我们列出了几个关于视觉跟踪研究的未来发展趋势. 1    引言 <未翻译> 2 生成…