20、目标跟踪与增强现实技术解析

目标跟踪与增强现实技术解析

1. 目标跟踪基础

在目标跟踪领域，我们可以通过一些可视化元素来理解跟踪过程。在截取的画面中，细边框的绿色矩形代表检测到的轮廓，粗边框的青色矩形是经过卡尔曼滤波校正的MeanShift跟踪矩形，蓝色点则是卡尔曼滤波器预测的中心位置。

我们可以对相关脚本进行实验，例如调整参数，用MOG背景减除器替代KNN，或者用CamShift替代MeanShift，这些改变通常只涉及几行代码。

对于之前的程序，还可以根据特定应用需求进行扩展和改进，具体操作如下：
- 移除行人对象 ：若卡尔曼滤波器预测行人位置超出画面，可将其从行人列表中移除。
- 添加新对象 ：检查每个检测到的移动物体是否对应行人列表中的现有实例，若不对应则添加新对象以在后续帧中跟踪。
- 对象分类 ：训练支持向量机（SVM）对每个移动物体进行分类，确定是否为要跟踪的对象。

目标跟踪涉及多种技术，从基本的运动检测技术（计算帧差进行背景减除），到更复杂高效的背景减除算法（如MOG和KNN），这些算法在相关库中有实现。接着会探索MeanShift和CamShift跟踪算法，在此过程中会涉及颜色直方图和反向投影。卡尔曼滤波器也很有用，它能平滑跟踪算法的结果。最后，我们可以将这些知识整合到一个监控应用中，用于跟踪视频中的行人或其他移动物体。

下面是一个简单的步骤列表，展示目标跟踪的大致流程：
1. 背景减除（可选择基本帧差法、MOG或KNN）
2. 选择跟踪算法（MeanShift或CamShift）