本文深入探讨了多目标跟踪中的三大关键技术：前景分割、卡尔曼滤波与匈牙利算法。前景分割通过背景建模实现目标检测；卡尔曼滤波用于预测和修正目标位置；匈牙利算法解决目标匹配问题，确保跟踪准确性。
源代码：https://github.com/ngthanhtin/Muiltiple-Object-Tracking
一 前景分割（foreground_segmentation）
二 卡尔曼滤波（kalman_filter）
三 匈牙利跟踪（hungarian）
一 前景分割（foreground_segmentation）
通过提取多张同背景的图像每个点灰度值取到次数最多的灰度值作为背景图像的灰度值来创建灰度图像
二 卡尔曼滤波（kalman_filter）
卡尔曼滤波的通俗解释：
https://www.zhihu.com/question/22422121
卡尔曼滤波（opencv源码详细解释）
https://blog.youkuaiyun.com/woaizgw/article/details/73655569?utm_source=blogxgwz1
卡尔曼滤波实例：
https://github.com/QuanyiLi/Kalman_filter
1 圆周运动
2 鼠标运动
三 匈牙利算法 用于指派问题（hungarian）
最小成本
https://blog.youkuaiyun.com/caoxiaohong1005/article/details/53996665
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