OpenCV——目标追踪

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 目标追踪算法介绍

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。

目标跟踪的研究领域

• 单目标跟踪 - 给定一个目标，追踪这个目标的位置。
• 多目标跟踪 - 追踪多个目标的位置
• Person Re-ID - 行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合。
• MTMCT - 多目标多摄像头跟踪（Multi-target Multi-camera Tracking），跟踪多个摄像头拍摄的多个人
• 姿态跟踪 - 追踪人的姿态

 OpenCV包含八个（是的，就是八个！）单独的对象跟踪实现。

1. BOOSTING Tracker：基于相同的算法，用于为Haar级联（AdaBoost）背后的机器学习提供动力，但是像Haar级联一样，已有十多年的历史了。这个跟踪器很慢，不能很好地工作。逻辑原理和与其他算法做比较。 （最低OpenCV 3.0.0）
2. MIL Tracker：比BOOSTING跟踪器更准确，但报告失败的工作很差。 （最低OpenCV