16、计算机视觉中的目标跟踪与人工神经网络入门

计算机视觉中的目标跟踪与人工神经网络入门

1. 目标跟踪

在视频分析和目标跟踪领域，我们可以从基础的运动检测技术入手，例如计算帧差来实现视频背景减除。之后，可使用更复杂高效的工具，如 BackgroundSubtractor 。

1.1 重要算法

• Meanshift 和 CAMShift ：这是两个非常重要的视频分析算法，在使用过程中会涉及到颜色直方图和反向投影的知识。
• Kalman 滤波器 ：在计算机视觉中十分有用，能与 CAMShift/Meanshift 协同工作来跟踪移动物体。

1.2 示例代码

以下是一个简单的示例代码，用于显示跟踪结果，并可通过按下 Esc 键退出程序：

import cv2

# 假设这里有帧的获取和处理代码
# frame = ...

cv2.imshow("surveillance", frame)
if cv2.waitKey(110) & 0xff == 27:
    break

if __name__ == "__main__":
    main()

1.3 程序改进方向

基于上述程序，可根据具体应用需求进行改进：
- 移除不在画面内的目标 ：如果 Kalman 滤波器预测行人目标的位置超出画面范围，可将其移除。
- 创建新的