机器学习进阶-目标跟踪-KCF目标跟踪方法 1.cv2.multiTracker_create(构造选框集合) 2. cv2.TrackerKCF_create(获得KCF追踪器) 3. cv2.resize(变化图像大小) 4.cv2.selectROI(在图像上框出选框)

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机器学习进阶-目标跟踪-KCF目标跟踪方法 1.cv2.multiTracker_create(构造选框集合) 2. cv2.TrackerKCF_create(获得KCF追踪器) 3. cv2.resize(变化图像大小) 4.cv2.selectROI(在图像上框出选框)

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR) # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s…

layer弹出信息框API

首先向大家推荐layer,在这里也非常感谢贤心的贡献,非常不错的信息框及弹出层解决方案,为一些项目的前端开发提高了很大的效率,希望layer 越办越好! 下面是API,呵呵,官方抄袭过来的,为了自己看着方便. layer API之键值(仅在需要时配置,未配置的会用默认) 键 : 值描述 skin : 0 层的皮肤编号,值为整数型.目前默认只提供一种皮肤,当你按照样式规则新增皮肤时(详见skin/layer.css),你可配置该参数. type : 0, 层的类型.0:信息框(默认),1:页面层…

KCF目标跟踪方法分析与总结

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置…

使用Opencv中matchTemplate模板匹配方法跟踪移动目标

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…

机器学习进阶-目标追踪-SSD多进程执行 1.cv2.dnn.readnetFromCaffe(用于读取已经训练好的caffe模型) 2.delib.correlation_tracker(生成追踪器) 5.cv2.writer(将图片写入视频中) 6.cv2.dnn.blobFromImage(图片归一化) 10.multiprocessing.process(生成进程)

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model) 用于进行SSD网络的caffe框架的加载参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st…

使用Opencv中均值漂移meanShift跟踪移动目标

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心…

SilverLight 页面后台方法XX.xaml.cs 创建JS,调用JS ，弹出提示框

1.Invoke和InvokeSelf [c-sharp] view plaincopy public partial class CreateJSDemo : UserControl { public CreateJSDemo() { InitializeComponent(); string jsText = @"function callJs(msg){alert(msg);}"; //function可以是在此处创建,也可以是已经在页面存在的function HtmlEleme…

语义分割(semantic segmentation) 常用神经网络介绍对比-FCN SegNet U-net DeconvNet，语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类；目标检测只有两类,目标和非目标，就是在一张图片中找到并用box标注出所有的目标.

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割首先需要了解一下什么是语义分割(s…

jQuery - 选中复选框则弹出提示框

<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title>判断是否选中</title> <script type="text/javascript" src="./js/jquery-1.8.3.min.js"></script> <script…

[转]js中confirm实现执行操作前弹出确认框的方法

原文地址:http://www.jb51.net/article/56986.htm 本文实例讲述了js中confirm实现执行操作前弹出确认框的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 现在在删除或其它操作前弹出确定提示,我们有很多方法,最基本的就是利用js自带的函数confirm来操作了最简单的用法如下: 鼠标事件使用confirm 复制代码代码如下: <a href="#" onclick= "if(confirm( '是否确定! ')==false)r…