OpenCV4.x图像处理实例-经典实时物体追踪算法大全

最新推荐文章于 2025-04-24 13:33:31 发布
最新推荐文章于 2025-04-24 13:33:31 发布
阅读量1.5k 收藏 1
点赞数
分类专栏： OpenCV4.x图像处理实例 文章标签： 目标追踪 目标跟踪 多目标检测跟踪 人工智能 计算机视觉
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wujuxKkoolerter/article/details/108613647
版权
本文详细介绍了OpenCV4.x中的经典实时物体追踪算法，包括CSRT、KCF、Boosting、MIL、TLD、MedianFlow、MOSSE和GOTURN等，分析其优缺点，并提供了代码实现步骤，帮助读者理解并应用这些算法进行目标追踪。

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

经典实时物体追踪算法大全

1. 前言

2. 经典实时物体追踪算法描述

视觉目标跟踪（Visual Object Tracking）是计算机视觉领域的一个重要问题。尽管近年来受到了广泛研究，目标跟踪问题由于本身的高难度、高质量数据的稀少，研究热度比目标检测、语义分割等基本视觉任务略低一些。

OpenCV是一个基于BSD许可（开源ÿ

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
OpenCV4.x图像处理实例-Lucas–Kanade微分算法目标轨迹追踪
视觉与物联智能
09-16 509
06-Lucas–Kanade微分算法目标轨迹追踪 06-Lucas–Kanade微分算法目标轨迹追踪 1. 前言 Lucas–Kanade微分算法目标追踪描述 3. 代码实现 1. 前言 光流的概念最早是由Gibson在1950年提出的。它是空间移动物体在像素观察平面中移动的瞬时速度。是一种计算物体在相邻帧间运动信息的方法。 一般来说，光流（Optical Flow）是物体在三维空间中的运动在二维像平面上的投影。它是由物体和相机的相对速度产生的，反映了物体在极小时间内对应的图像像素的运动方向
OpenCV4.x图像处理实例-实时头部姿势估算
视觉与物联智能
09-24 885
实时头部姿势估算 1. 前言 在计算机视觉（CV）领域中，物体的姿态是其相对于相机的方向(orientation)和位置(position). 通过移动物体相对于相机的位置，或者移动相机相对于物体的位置，即可改变物体的姿态.头部姿势估算主要在以下几个方面应用： 注意力检测：通过判断头部姿态可以判断人的注意力情况。比如可以检测长途司机是不是在目视前方，长时间不目视前方的话，可以提前敲打，保证安全，减少事故。 行为分析 人机互动 视线追踪（眼球跟踪） 活体检测 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的
基于OpenCV的智能目标跟踪实现与优化
weixin_73592944的博客
04-05 479
本系统通过CSRT跟踪器与模板匹配的融合方案，在普通CPU环境下实现了实用的实时跟踪功能。测试表明，在光照稳定、无严重遮挡场景下跟踪成功率可达85%以上。
OpenCV4学习笔记（36）——基于均值迁移（MeanShift）算法和直方图反向投影的目标移动跟踪
邱小兵的博客
03-28 1667
在前几篇博文中，整理记录了一些对于视频流进行运动物体检测的方法，例如稀疏光流跟踪、稠密光流跟踪、帧差法等等，但是这些方法都是面向视频中所有物体而言的。而有时候，我们需要的是对某一个特定目标进行跟踪分析，所以这就需要针对目标的移动跟踪算法来实现这种需求。 这就是今天要整理的笔记内容：基于均值迁移（MeanShift）算法的目标移动跟踪。 在之前的博文《OpenCV4学习笔记（15）——图像边缘保留滤...
OpenCv高阶（十一）——物体跟踪
最新发布
jdjhcn的博客
04-24 1080
物体跟踪是在视频序列或图像流中持续监测和定位特定物体的过程。通过分析相邻帧之间物体的特征和位置变化，实现对物体运动的跟踪。1、BOOSTING 跟踪器原理：基于 AdaBoost 算法，通过迭代训练多个弱分类器并组合成强分类器。在跟踪过程中，不断利用样本更新分类器，以区分目标和背景。特点：精度较低，在目标外观变化、光照变化或存在遮挡时，容易丢失目标。计算速度较慢，实时性较差。对目标外观变化的适应性较弱。适用场景：适用于目标外观相对稳定、光照变化小且对精度要求不高的简单场景。
基于拉普拉斯算子的模糊图像评价
BlueShaw的专栏
12-27 4298
一. 模糊图像评价基础知识 图像质量评价(IQA)，根据参考图片(reference image)，即原始图片的存在与否，可分为： 全参考（full-reference）方法, 有原始图片的全部信息 半参考（reduced-reference）方法, 只有原始图片的部分信息 无参考（no-reference）方法，没有原始图片 模糊图片分类 defocus blur image 散焦模糊图像...
opencv-python4.5.3中csrt跟踪器的使用
007的博客
08-03 2974
import time import cv2 import sys tracker = cv2.TrackerCSRT_create() video = cv2.VideoCapture('./01.mp4') if not video.isOpened(): print("Could not open video") sys.exit() i=0 while True: ok, frame = video.read() if ok is None or frame..
基于 OpenCV 实战：对象跟踪
AI科技大本营
04-26 373
作者 |小白来源丨小白学视觉介绍跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。轮廓：突出显示对象的图像片段。例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。打开命令提示符并键入pip install opencv-python步骤1：...
OpenCV 4.x API 详解与C++实例-运动分析和对象跟踪
视觉与物联智能
01-24 999
第十节 运动分析和对象跟踪 OpenCV的imgproc模块提供了运动分析和对象跟踪的基础函数，可以根据这些函数对视频进行前景-背景分离，从而达到运动分析和对象跟踪的目的。 1、cv::accumulate 将多幅图像累加。 void cv::accumulate(InputArray src,InputOutputArray dst,InputArraymask = noArray()) 该函数将src或其某些元素添加到dst中： dst(x,y)←dst(x,y)+src(x,y)ifmask(x,y
OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
热门推荐
盼小辉丶的博客
08-10 26万+
OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景，同时使用 OpenCV-Python 实战讲解图像处理基础要点。
Learning-OpenCV-4-Computer-Vision-with-Python-Third-Edition 实例代码
01-10
《Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python Third Edition》是一本深入浅出的计算机视觉学习教材，专注于使用Python语言和OpenCV库进行图像处理和分析。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像和...
opencv 视觉 追踪跟踪 经典kcf算法
07-22
c++ 实现 ，基于opencv的 视觉跟踪 代码，使用前请按照网上教程正确配置opencv3。
python+opencv实现动态物体追踪
12-25
简单几行就可以实现对动态物体的追踪，足见opencv在图像处理上的强大。 python代码： import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0) if firstframe is None:
使用OpenCV进行模糊检测（拉普拉斯算子）
qq_43667130的博客
11-02 9613
使用OpenCV进行模糊检测（拉普拉斯算子） 本文首发于公众号【Opencv视觉实践】，翻译自光头哥哥的博客： 【Blur detection with OpenCV】。 本文仅作学习分享，原文链接： https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-detection-with-opencv/ 这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候，到现在，不到3年的时间，我们已经收集了6000多张狗狗的照片。 在刚刚过去的这个周
图像去模糊
u011489887的专栏
07-03 2985
1.使用CNN生成图像先验，实现更广泛场景的盲图像去模糊http://cvmart.net/community/article/detail/206
opencv计算图像模糊度（sobel和laplacian）
xiakj的专栏
07-05 3441
# -*-coding=UTF-8-*- """ 在无参考图下，检测图片质量的方法 """ import os import cv2 import numpy as np from skimage import filters class BlurDetection: def __init__(self, strDir): print("图片检测对象已经创建...") self.strDir = strDir def _getAllImg(self, .
OpenCV图像处理——判断图像是否失焦模糊
知来者逆的博客
01-31 8294
前言 在图像处理中，避免不了会碰到一些失焦模糊的图像，特别在读取和初始化摄像头的时候，对失焦模糊判断是避免不了的一步，那么如何使用opencv去判断一张图像是否模糊呢？ 判断是否失焦 失焦的图片和对焦准确的图片最大的区别就是正常图片轮廓明显，而失焦图片几乎没有较大像素值之间的变化，对图像的横向，以及纵向，分别做差分，累计差分可以用来作为判断是否失焦的参考。 代码 //简单设定阈值判断是否失焦 bo...
opencv检测图片模糊度算法
qqwangfan的专栏
11-06 1万+
/*检测模糊度   返回值为模糊度，值越大越模糊，越小越清晰，范围在0到几十，10以下相对较清晰，一般为5。  调用时可在外部设定一个阀值，具体阈值根据实际情况决定，返回值超过阀值当作是模糊图片。   算法所耗时间在1毫秒内 */ int VideoBlurDetect(const cv::Mat &srcimg) { cv::Mat img; cv::cvtColor(srcim
OpenCV教程（4）读取视频文件和运动物体检测
Techblog of HaoWANG
01-15 2984
第一部分：C++与OpenCV 第二部分：Python3与OpenCV C++实现: /************************************************** * 背景建模，运动物体检测 * **************************************************/ /********************...
探索基于OpenCV的图像处理算法实例
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它由一系列的C函数和少量C++类构成，提供了很多在图像处理和计算机视觉领域的常用功能。OpenCV的实例源码对理解其具体应用...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

视觉与物联智能

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值