目标跟踪传统算法KCF

最新推荐文章于 2023-01-03 17:17:13 发布
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分类专栏： 相关教程 文章标签： 人工智能 c++ 目标跟踪
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本文介绍了目标跟踪的传统算法——KCF（Kernelized Correlation Filter），并提供了配置方法和代码资源，展示了KCF在目标跟踪中的实际效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

以下是从网上找到的KCF跑出来的效果视频，在文件夹里有个readme文件有详细的配置方法，另一个参照这个配置就可以了。

目标跟踪传统算法KCF

目标跟踪传统算法KCF

代码资源

最低0.47元/天 解锁文章
目标追踪检测算法：传统方法
TuoGroovy的博客
09-20 1265
接下来，通过目标区域的特征向量与后续帧中的候选区域进行匹配，找到最佳匹配的目标位置。最后，更新目标的状态信息，以适应目标在视频序列中的变化。目标检测是目标追踪检测算法的第一步，用于在视频序列的第一帧中确定目标的初始位置。常用的目标检测方法包括基于颜色、纹理、边缘等特征的阈值分割方法、基于模板匹配的方法以及基于机器学习的方法（如支持向量机、卷积神经网络等）。传统的目标追踪检测方法基于特征工程和机器学习技术，通过目标检测、特征提取、目标匹配和状态更新等步骤实现目标的实时跟踪。
目标跟踪传统算法KCF.rar
12-04
目标跟踪传统算法KCF C++代码带有结果和检测视频
目标跟踪检测算法（一）——传统方法
藏晖的博客
05-06 2万+
第一阶段 目标跟踪分为两个部分，一个是对指定目标寻找可以跟踪的特征，常用的有颜色，轮廓，特征点，轨迹等，另一个是对目标特征进行跟踪。 1、静态背景 1）背景差：对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模。通过当前帧减去背景图来捕获运动物体的过程。 2）帧差 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，...
传统目标跟踪——MeanShift算法
weixin_45823221的博客
12-29 6304
举个简单的例子，比如我现在有一张图片，我们要跟踪图片右下角的一个物体，但是我不知道这个物体的坐标范围，所以我只能一次一次的去尝试（在代码中修改初始框的位置后，看看程序的运行情况）来保证代码能够正常运行，但这样代码的普适性很差，因为每当要更改跟踪对象的时候，都需要反复的修改，才能应对当前的情况，这样实在是有点麻烦。这样，最后圆形的窗口会落到像素分布最大的地方，也就是图中的绿色圈，命名为C2。运行上面的代码，会跳出一个窗口，窗口上显示的就是我们载入的视频的第一帧，我们用鼠标拖动，画出我们要跟踪的物体的位置。
传统目标跟踪方法简介
小杜的博客
08-22 1万+
前言：由于个人之前做过一个目标跟踪算法，所以，有必要将之前的工作做一个梳理。 目录 基于第一种思路的运动目标检测 1、 静态背景： 2、 运动场 目标跟踪： 相似性度量算法： 核心搜索算法： 卡尔曼滤波： 粒子滤波器： Meanshift算法： Camshift算法： 目标跟踪分类： 1、 基于主动轮廓的跟踪： 2、基于特征的跟踪： 2、 基于区域的跟踪： 3
目标检测跟踪算法--传统方法
实力派，无需多言！
11-08 3179
通过上面的两节的介绍，我们不难发现，目标检测算法的步骤分为两部分，一部分是对指定目标寻找可以跟踪的特征，常用的有颜色，轮廓，特征点，轨迹等，另一部分是对目标特征进行跟踪，如上文所提及的方法。可以有如下总结，ViBe中的每一个像素点在更新的时候都有一个时间和空间上随机影响的范围，这个范围很小，大概3x3的样子，这个是考虑到摄像头抖动时会有坐标的轻微来回变化，这样虽然由于ViBe的判别方式仍认为是背景点，但是也会对后面的判别产生影响，为了保证空间的连续性，随机更新减少了这个影响。论文里使用的是后一种方法。
KCF代码，目标跟踪算法
最新发布
06-12
**KCF（Kernelized Correlation Filter）算法**是一种高效、实时的目标跟踪方法，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。KCF算法是基于DCF（Discriminative Correlation Filter）理论的发展，通过结合高斯核函数，它...
KCF目标跟踪算法源码
04-25
**KCF目标跟踪算法源码详解** KCF（Kernelized Correlation Filters）是一种高效且准确的目标跟踪算法，它在计算机视觉领域中广泛应用于实时视频处理。这个压缩包包含的两个项目工程，旨在演示如何通过读取摄像头或...
KCF-Tracking-master_目标跟踪_KCF目标跟踪算法_
09-29
**KCF目标跟踪算法详解** KCF（Kernelized Correlation Filter）是一种高效、精确的目标跟踪算法，由Henri Dalal和Trinh Truong在2015年提出。该算法在计算机视觉领域得到了广泛应用，特别是在实时目标跟踪场景中。...
[目标跟踪]传统算法--背景法【附代码】
z240626191s的博客
03-12 5299
前一直都在做目标检测和分类项目，现在准备入坑目标跟踪，准备从传统算法开始学习，然后再到深度学习方法。 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究领域，也被广泛的使用。 在目标跟踪任务中又可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。 本文先研究的背景法，以后会不断更新其他方法。
传统目标跟踪——CamShift算法（改进MeanShift）
weixin_45823221的博客
12-29 1977
camshift能有效解决目标变形和遮挡的问题，对系统资源要求不高，时间复杂度低，在简单背景下能够取得良好的跟踪效果。但当背景较为复杂，或者有许多与目标颜色相似像素干扰的情况下，会导致跟踪失败。因为它单纯的考虑颜色直方图，忽略了目标的空间分布特性，所以这种情况下需加入对跟踪目标的预测算法。
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++代码
03-02
KCF目标跟踪C++代码
KCF跟踪算法（C++）
04-12
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
经典KCF，目标跟踪代码
09-10
基于linux的KCF快速目标跟踪代码实现； 平台：linux 环境：需要额外安装opencv库
跟踪算法原理_传统目标跟踪：kalman
weixin_42510835的博客
01-07 2075
1、应用简介 在cv领域所做的一些智能应用功能，比如周界防范、吸烟检测等等一系列事件报警的需求，基本上是“目标检测+目标跟踪+目标识别”的算法流程模型，当然现在深度学习模型流行，检测识别基本上一个模型就搞定了，所以流程一般是“深度学习模型+目标跟踪”的方式。 目标跟踪的应用领域也很多，典型的就是军工方向，比如跟踪飞机、坦克，或者红外低空飞行小目标等等，还有在安防领域中的枪球联动功能，这些应用对于跟...
目标跟踪算法综述
热门推荐
weixin_40733912的博客
11-30 4万+
前言: 目标跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题，其利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪算法从构建模型的角度可以分为生成式(generative)模型和判别式(discrimination)模型两类；从跟踪目标数量可分为单目标跟踪和多目标跟踪。目标跟踪融合了图像处理、机器学习、最优化等多个领域的理论和算法，是完成更高层级的图像理解( 如目标行为识别) 任务的前提和基础。 目标跟踪的基本任务是在一段视频序列中给定目标的初始..
传统目标跟踪——光流法
weixin_45823221的博客
01-03 8881
简单来说，光流就是瞬时速度，在时间间隔很小时，也等同于目标的位移，光流场是灰度图像的二维矢量场，它反映了图像上像素的变化趋势，可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场，它包含的信息即是各像素点的瞬时运动速度矢量信息，既可以表现为物体运动的运动方向也可表现为物体运动的速率。为了避免大位移运动跟踪失败的情况，在较大的尺度上进行跟踪时，将图像金字塔与LK光流法相结合，使图像分辨率降低到一定程度时，原本较大的运动位移变得足够小，利用图像金字塔来自上而下的计算来得到准确的光流。
传统目标跟踪——背景分割法
weixin_45823221的博客
12-30 1821
好像效果很差。会自动识别运动的目标，不需要用鼠标画出一个目标来，（好像就因为这样，导致效果很差）
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