在这一节中,主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift,因为它是连续自使用的meanShift,所以这2个函数opencv中都有,且都很重要.为了让大家先达到一个感性认识.这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改. Camshift函数的原型为:RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria). 其中probImage为输入图像直方图的反向投影图,window为要…

学习目标 在本章中, 我们将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法. Meanshift Meanshift背后的直觉很简单,假设你有点的集合.(它可以是像素分布,例如直方图反投影).你会得到一个小窗口(可能是一个圆形),并且必须将该窗口移到最大像素密度(或最大点数)的区域.如下图所示: 初始窗口以蓝色圆圈显示,名称为"C1".其原始中心以蓝色矩形标记,名称为"C1_o".但是,如果找到该窗口内点的质心,则会得到点"C1_r&qu…

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html 照着这位大神的代码运行了一下,发现meanshift的跟踪效果要好于camshift,不知道什么原因 看看这位对meanshift的整体理解,感觉思路清晰了不少:http://www.360doc.com/content/13/1025/12/12105052_324083534.shtml 这篇文章最后讲了meanshift如何应用到图像聚类上…

meanshift 被应用于 object track 中,其主要思想如下: 如下图所示,对该点集应用 meanshift 算法可以定位到点集最稠密位置,而点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置. 1)为什么点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置呢?这一般情况下是使用 histogram backprojection 实现, histogram backprojection 将原始图像转换为类似下图的点集,更准确的说是转换为是否为跟踪物体的概率图. 2)下图使用点集稠密程度模拟概率图,准确的…

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方…

跟踪就是在连续视频帧中定位物体,通常的跟踪算法包括以下几类: 1. Dense Optical Flow 稠密光流 2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法(Kanade-Lucas-Tomshi) 3. Kalman Filter 4. Meanshift and Camshift 5. Multiple object tracking 需要注意跟踪和识别的区别,通常来说跟踪可以比识别快很多,且跟踪失败了可以找回来. OpenCV 3以后实现了很多追踪算法,…

今天上午,结合OpenCV自带的camshitf例程,简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解,现总结如下: 1:关于HSV H指hue(色相).S指saturation(饱和度).V指value(色调). 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色名称,如红色.黄色等: 饱和度(S)是指色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值: 明度(V)取0-100%. RGB 和 CMYK 分别是加法原色和减法原色模型,以原色组合的方式定义颜色,而 HSV 以人类更熟悉的方…

目标跟踪(object tracking)就是在连续的视频序列中,建立所要跟踪物体的位置关系,得到物体完整的运动轨迹. 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪.本文如无特别指出,均指单目标跟踪. 通常的做法是: 1.在第1帧给一个bbox框住需要跟踪的物体. 2.在不借助重检测(re-detection)的情况下,尽可能长时间的跟住物体. 3.不能使用依赖外部特征的姿态估计(pose estimation). 当然这是针对目标跟踪算法的要求,至于实际产品中,对象的重检测以及依赖外部特征的姿态估计都是…

reference: https://docs.opencv.org/4.1.2/ 基本使用 1.图片和视频,读写(2,8) 2.OpenCV基本数据类型(3) 3.OpenCV大型数据类型及操作:图像,数组(4,5) 4.绘图和注释(6) 重要理论 1.SVD分解(7) 2.滤波和卷积(10) 阈值 平滑(中值.高斯.双边滤波) 导数,梯度,拉普拉斯变换 图像形态学:膨胀,腐蚀 卷积 3.图像变换(11) 拉伸.收缩.扭曲.旋转 映射 图像修复,去噪 直方图均衡化 4.图像分析(12) 离散傅…

版本 3.4.6 1 Introduction to OpenCV OpenCV介绍Learn how to setup OpenCV-Python on your computer! 2 Gui Features in OpenCV Here you will learn how to display and save images and videos, control mouse events and create trackbar. 2.1 Getting Started with Im…