【Opencv_contri】物体追踪（部分方法需要opencv3.1及以上）

最新推荐文章于 2025-06-16 13:30:36 发布

朱铭德

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分类专栏： opencv 手势识别文章标签：物体追踪 KCF MEDIANFLOW TLD

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zmdsjtu/article/details/72730651

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本文介绍了一种使用OpenCV库进行目标跟踪的方法，探讨了MIL、KCF、TLD等跟踪算法的应用，并通过实例代码展示了如何实现目标的实时跟踪。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

做手势识别的过程中或需要用到track，继而发现Opencv已有多种方便直接调用的contri...

惯例先放效果：

现有的方法MIL，KCF，TLD，MEDIANFLOW，GOTURN（没跑成功）

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv2/tracking.hpp>  

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char **argv)
{
	// Set up tracker.   
	// Instead of MIL, you can also use   
	// BOOSTING, KCF, TLD, MEDIANFLOW or GOTURN    
	Ptr<Tracker> tracker = Tracker::create("MIL");

	// Read video  
	VideoCapture cap(0);

	// Check video is open  
	if (!cap.isOpened())
	{
		cout << "Could not open!" << endl;
		return 1;
	}

	// Read first frame.   
	Mat frame;
	cap >> frame;

	// Define an initial bounding box  
	Rect2d bbox;

	// Uncomment the line below if you   
	// want to choose the bounding box  
	bbox = selectROI(frame, false);

	// Initialize tracker with first frame and bounding box  
	tracker->init(frame, bbox);

	while (waitKey(30) != 27)
	{
		cap >> frame;
		// Update tracking results  
		tracker->update(frame, bbox);

		// Draw bounding box  
		rectangle(frame, bbox, Scalar(255, 0, 0), 2, 1);

		// Display result  
		imshow("Tracking", frame);


	}

	return 0;

}

参考：地址

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