使用KCF算法在嵌入式设备上实现目标跟踪：C/C++源码解析与OpenCV视频流应用，使用KCF算法实现的可移植嵌入式设备目标跟踪系统，附带C/C++源码和注解，结合OpenCV读取视频流，轻松实现目

于 2024-06-17 16:43:48 发布
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kcf目标跟踪
C,C++源码实现
可移植嵌入式设备
代码有注解
使用opencv读取视频流
鼠标框选目标后自动跟踪

ID:35300681192809901

boy那么强大


kcf目标跟踪是一个在计算机视觉领域应用广泛的技术，它能够通过识别视频流中的目标物体，并对其进行跟踪。在本文中，我们将介绍如何使用C和C++编写源码实现kcf目标跟踪算法，并将其应用于可移植嵌入式设备。

首先，让我们来了解一下kcf目标跟踪算法的原理。该算法基于核相关滤波器（Kernelized Correlation Filter）的理论，其核心思想是通过计算目标物体和候选区域之间的相关性来进行跟踪。通过使用滤波器来寻找最适合目标的样本，kcf能够在不同尺度和光照条件下准确地跟踪目标。

在C和C++中实现kcf目标跟踪算法具有很高的实用性和效率。通过使用C和C++编写源码，我们可以充分利用语言的高效性和对硬件的底层访问能力，提高算法的运行速度和性能。

为了使代码更具可读性和可维护性，我们在实现过程中为代码添加了详尽的注解。这些注解能够帮助其他开发人员理解代码的逻辑和功能，同时也方便日后的代码维护和修改。

在实际应用中，我们使用了OpenCV库来读取视频流。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。通过使用OpenCV库，我们可以轻松地获取视频流，并对每一帧图像进行处理和分析。

为了选择要跟踪的目标，我们提供了鼠标框选功能。用户可以通过鼠标在视频流中选择目标物体的区域，系统将自动跟踪该目标。这种交互式的方式使得目标选择更加灵活和准确。

在移植到嵌入式设备上时，我们需要注意设备的资源限制和性能要求。通过使用C和C++编写的源码，我们可以将算法和功能进行模块化设计，以便在不同的硬件平台上进行移植。同时，我们还可以对算法进行优化，以减少计算量和内存占用，提高算法在嵌入式设备上的运行速度和效率。

综上所述，通过使用C和C++编写源码实现kcf目标跟踪算法，并将其应用于可移植嵌入式设备，我们可以实现高效准确的目标跟踪功能。通过添加注解和使用OpenCV库，我们能够使代码更易读、易维护，并且通过鼠标框选功能可以提高目标选择的精度。在移植到嵌入式设备上时，我们需要注意设备的资源限制和性能要求，并进行相应的优化。实现这一技术将为计算机视觉领域的应用带来更多的可能性。

相关的代码,程序地址如下：http://fansik.cn/681192809901.html

jbBjuHOzL
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基于OpenCV的KCF目标跟踪算法：C/C++源码实现，可移植嵌入式设备，带注解，自动跟踪目标功能,基于OpenCV的KCF目标跟踪算法：C/C++源码实现，可移植嵌入式设备，注解详细，鼠标框选自动
02-24
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KCF跟踪算法（C++）
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KCF目标跟踪算法C++版（非opencv）,在路径中放入自己的视频即可使用
基于C++的OpenCV支持的KCF目标跟踪
CV_X.Wang的博客
05-15 1957
目标跟踪是的一个重要分支，它涉及到从视频序列中检测和跟踪感兴趣的目标。KCF算法利用循环矩阵和快速傅里叶变换来高效地计算相关滤波器。它将目标表示为一个高维特征向量，并在每个帧中更新滤波器，以适应目标外观变化。KCF算法因其速度快和精度高而被广泛应用。
kcf目标跟踪代码c++（直接在vs2010+opencv3上面运行就可以）
07-08
kcf目标跟踪代码c++（直接在vs2010+opencv3上面运行就可以），不是调用opencv里面现成的函数，放心下载的。
kcf目标跟踪C,C++源码实现可移植嵌入式设备代码有注解
QhSVghz的博客
11-06 894
为了方便其他开发者参考和使用我们的代码，我们在源码中加入了注解，以帮助他们更好地理解算法实现的细节。KCF目标跟踪算法是一种高效的目标跟踪算法，它在跟踪速度和准确性方面都有着出色的表现。本文将介绍KCF目标跟踪算法的实现细节，着重讨论其在可移植嵌入式设备上的实现以及使用OpenCV读取视频流的技术。KCF算法是一种基于核函数的目标跟踪算法，其核心思想是通过在线学习来更新目标模板，以达到不断优化跟踪结果的效果。总的来说，我们的实现为KCF目标跟踪算法在嵌入式系统上的应用提供了一种高效而灵活的解决方案。
基于c++的Opencv实现KCF跟踪算法（未使用官方函数）.zip
04-05
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍： 历史与发展 起源：OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库，为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。 社区与支持：随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与，形成了活跃的社区。目前，OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护，并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。 主要特点 跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS，确保代码能够在不同平台上无缝运行。 丰富的功能：库中包含了数千个优化过的函数，涵盖了计算机视觉领域的诸多方面，如图像处理（滤波、形态学操作、色彩空间转换等）、特征检测与描述（如SIFT、SURF、ORB等）、物体识别与检测（如Haar级联分类器、HOG、DNN等）、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习（SVM、KNN、决策树等）、深度学习（基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署）等。 高效性能：OpenCV代码经过高度优化，能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速（如Intel IPP、OpenCL等），实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。 多语言支持：尽管OpenCV主要使用C++编写，但它提供了丰富的API绑定，支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言，方便不同领域的开发者使用。 开源与免费：OpenCV遵循BSD开源许可证发布，用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码，无需担心版权问题。 架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建，这些模块提供了不同层次的功能： Core：包含基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc：提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui：提供图形用户界面（GUI）支持，如图像和视频的显示、用户交互（如鼠标事件处理）以及简单的窗口管理。 VideoIO：负责视频的读写操作，支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect：包含预训练的对象检测模型（如Haar级联分类器用于人脸检测）。 Features2D：提供特征点检测（如SIFT、ORB）与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d：用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML：包含传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。 DNN：深度神经网络模块，支持导入和运行预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。 应用领域 OpenCV广泛应用于： 科研与教育：作为计算机视觉教学和研究的基础工具，OpenCV简化了算法原型开发与验证过程。 工业自动化：在视觉检测、机器人导航、产品质量控制等工业场景中，OpenCV用于实时图像分析与决策。 安防监控：用于人脸识别、行人检测、行为分析等智能监控系统。 医疗影像分析：在医疗领域，OpenCV可用于医学图像处理、病灶检测、诊断辅助等应用。 自动驾驶：在车辆视觉感知系统中，OpenCV用于道路标志识别、障碍物检测、车道线识别等任务。 多媒体应用：如图像编辑软件、AR/VR应用、游戏开发等，利用OpenCV进行图像和视频处理。 物联网与嵌入式系统：在资源受限的嵌入式设备上，OpenCV提供轻量级的计算机视觉解决方案。 学习与社区资源 OpenCV拥有丰富的官方文档、教程、示例代码以及活跃的开发者社区，包括GitHub、StackOverflow、官方论坛等，为学习和使用OpenCV提供了有力支持。此外，有许多书籍、在线课程、博客文章和研讨会专门讲解OpenCV的使用和计算机视觉技术。 综上所述，OpenCV作为一款功能强大、高效、跨平台且开源的计算机视觉库，为开发者提供了实现各类图像和视频处理任务所需的工具箱，其广泛的应用领域和活跃的社区支持使之成为计算机视觉领域不可或缺的开发工具。
KCF源码
10-31
KCF目前常用的视觉跟踪算法，主要用用DFT下的线性回归，构建循环样本，引入核函数等,在OVT 这块 KCF 还是比较优秀的。
基于OpenCV的KCF目标跟踪算法：C/C++源码实现，可移植嵌入式设备，注解详尽，自动跟踪目标功能,kcf目标跟踪 C,C++源码实现 可移植嵌入式设备 代码有注解 使用opencv读取视频流 鼠
01-23
文档列表中包含了介绍目标跟踪算法和源码实现的说明文档，这些文档详细阐述了目标跟踪技术在嵌入式设备上的应用，以及如何通过源码实现视频流跟踪。此外，还提供了一些示例图片，可能用于展示算法的跟踪效果或是作为...
KCF源码代码
07-05
## Tracking with Kernelized Correlation Filters Code author : Tomas Vojir ________________ This is a C++ reimplementation of algorithm presented in "High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters" paper. For more info and implementation in other languages visit the [autor's webpage!](http://home.isr.uc.pt/~henriques/circulant/). It is extended by a scale estimation (use several *7* different scales steps) and by a RGB (channels) and Color Names [2] features. Data for Color Names features were obtained from [SAMF tracker](https://github.com/ihpdep/samf). It is free for research use. If you find it useful or use it in your research, please acknowledge my git repository and cite the original paper [1]. The code depends on OpenCV 2.4+ library and is build via cmake toolchain. _________________ Quick start guide for linux: open terminal in the directory with the code $ mkdir build; cd build; cmake .. ; make This code compiles into binary **kcf_vot** ./kcf_vot - using VOT 2014 methodology (http://www.votchallenge.net/) - INPUT : expecting two files, images.txt (list of sequence images with absolute path) and region.txt with initial bounding box in the first frame in format "top_left_x, top_left_y, width, height" or four corner points listed clockwise starting from bottom left corner. - OUTPUT : output.txt containing the bounding boxes in the format "top_left_x, top_left_y, width, height" ./kcf_trax - using VOT 2014+ trax protocol (http://www.votchallenge.net/) - require [trax](https://github.com/votchallenge/trax) library to be compiled with opencv support and installed. See trax instruction for compiling and installing. ___________ Performance | | **VOT2016 - baseline EAO** | **VOT2016 - unsupervised EAO** | [**TV77**](http://cmp.felk.cvut.cz/~vojirtom/dataset/index.html) Avg. Recall | |:---------------|:--------------:|:------------------:|:----------------:| | kcf |0.1530 | 0.3859 | 51% | | skcf |0.1661 | 0.4155 | 56% | | skcf-cn |0.178 | 0.4136 | 58% | | kcf-master |**0.1994** | **0.4376** | **63%** | __________ References [1] João F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, Jorge Batista, “High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters“, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015 [2] J. van de Weijer, C. Schmid, J. J. Verbeek, and D. Larlus. "Learning color names for real-world applications." TIP, 18(7):1512–1524, 2009. _____________________________________ Copyright (c) 2014, Tomáš Vojíř Permission to use, copy, modify, and distribute this software for research purposes is hereby granted, provided that the above copyright notice and this permission notice appear in all copies. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS" AND THE AUTHOR DISCLAIMS ALL WARRANTIES WITH REGARD TO THIS SOFTWARE INCLUDING ALL IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS. IN NO EVENT SHALL THE AUTHOR BE LIABLE FOR ANY SPECIAL, DIRECT, INDIRECT, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES OR ANY DAMAGES WHATSOEVER RESULTING FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, NEGLIGENCE OR OTHER TORTIOUS ACTION, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE USE OR PERFORMANCE OF THIS SOFTWARE. __________________ Additional Library NOTE: The following files are part of Piotr's Toolbox, and were modified for usage with c++ src/piotr_fhog/gradientMex.cpp src/piotr_fhog/sse.hpp src/piotr_fhog/wrappers.hpp You are encouraged to get the [full version of this library here.](http://vision.ucsd.edu/~pdollar/toolbox/doc/index.html) ______________________________________________________________________________ Copyright (c) 2012, Piotr Dollar All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer. 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. 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