qq_39601461的博客

1.第一章  主要是配置opencv在相应的编程软件里的环境，以及用一个简单的程序测试环境配置是否成功，后续跑了几个简单的程序，图像模糊，图像腐蚀，边缘检测，调用摄像头等来大致了解了一下opencv中的简单图像处理原理：图像腐蚀---用图像的暗色部分腐蚀掉高亮部分（具体原理在图想形态学中才讲）；图像模糊---均值滤波；边缘检测---将图像转化为灰度图，再调用blur函数进行降噪；  2.第二章  ...

二.跟踪算法典型函数学习    1.Ptr<Tracker> tracker = TrackerGOTURN::create();创建跟踪器语句，目前opencv3.3提供的新的跟踪API支持的跟踪器有MIL,TLD,MedianFlow,KCF,Boosting,GOTURN几乎所有的目前比较火的跟踪器； 通过定义可以看到，在...

二.算法原理 1、camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。camshift的核心步骤仍然是Meanshift，只是在距离相似性度量的基础之上，又增加了图像灰度相似性的度量。两者共同作用，实现了目标的跟踪。2、camshift算法目标跟踪其具体步骤可以理...

1、颜色空间转换H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一HSV颜色空间模型角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。纯度S为一比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时，只有灰度。V表示色彩的明亮程度，范围从0到1。有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系。RGB转化到HSV的算法:max=max(R,G,B);mi...

 KCF全称为KernelCorrelation Filter 核相关滤波算法。相关滤波算法算是判别式跟踪，主要是通过核相关滤波器使用给出的样本去训练一个判别分类器，判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息。主要使用轮转矩阵对样本进行采集，使用快速傅里叶变化对算法进行加速计算。相关滤波器是根据之前的MOSSE算法改进的，可以说是后来CSK、STC、Color Attributes等tracker的鼻祖...