23、计算机视觉中的3D跟踪与神经网络入门

计算机视觉中的3D跟踪与神经网络入门

1. 3D图像跟踪应用实现

1.1 运行与测试应用

要完成图像跟踪演示程序 ImageTrackingDemo.py 的实现，需要编写一个主函数，该函数使用指定的捕获设备、视场角（FOV）和目标帧率来启动应用程序。以下是具体的代码：

def main():
    capture = cv2.VideoCapture(0)
    capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
    capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)
    diagonal_fov_degrees = 70.0
    target_fps = 25.0
    demo = ImageTrackingDemo(
        capture, diagonal_fov_degrees, target_fps)
    demo.run()
if __name__ == '__main__':
    main()

在上述代码中，使用的捕获分辨率为 1280 x 720，对角线视场角为 70 度，目标帧率为 25 FPS。实际使用时，应根据相机、镜头以及系统速度选择合适的参数。

1.2 参考图像与关键点可视化

运行应用程序时，它会加载 reference_image.png 中的图像。在初始化过程中，应用程序会将参考关键点的可视化结果保存到一个名为 refer