17、计算机视觉中的目标识别技术

计算机视觉中的目标识别技术

1. 目标跟踪与背景减除

在计算机视觉领域，目标跟踪是一个重要的研究方向。我们可以通过帧差法获取运动信息，不过这种方法在跟踪不同类型的目标时存在一定局限性。此外，色彩空间阈值化可用于跟踪有颜色的目标，聚类技术也能用于目标跟踪，还可以使用 CAMShift 算法构建交互式目标跟踪器。同时，我们还能通过跟踪视频中的特征，利用光流实现目标跟踪。

背景减除在视频监控中有着广泛的应用。以下是一个使用背景减除的代码示例：

history = 100
# Iterate until the user presses the ESC key
while True:
    frame = get_frame(cap, 0.5)
    # Apply the background subtraction model to the 
    # input frame
    mask = bgSubtractor.apply(frame, 
    learningRate=1.0/history)
    # Convert from grayscale to 3-channel RGB
    mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    cv2.imshow('Input frame', frame)
    cv2.imshow('Moving Objects', mask & frame)
    # Check if the user pressed the ESC key
    c = cv2.waitKey(10)
    if