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opencv - camshift与opencv的结合

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 21:19:52 25 4
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我正在尝试使用 OpenCV 进行对象检测工作。但是有些事情让我感到困惑。像camshift和卡尔曼滤波器这样的跟踪和预测算法可以完成跟踪任务,而SURF匹配方法也可以完成跟踪任务。

我不太明白这两种方法之间的区别。我已经根据 OpenCV 教程的 feature2d(使用了 SURF)和 motion_analysis_and_object_tracking(使用了 camshift)做了一些编码。看起来它们只是一个目的的两种手段。我是对的还是漏掉了一些概念?

将 camshift 跟踪与 SURF 特征匹配相结合是一种好方法吗?...也许可以应用更多的东西,比如轮廓匹配?

最佳答案

简短的回答是:

  1. 使用关键点 (SURF) 或任何其他方法检测有趣的对象。
  2. 获取对象的边界矩形并将其作为对象跟踪器(例如 CAMShift)的输入传递。
  3. 除非对象不会丢失,否则使用对象跟踪器。

对象跟踪是寻找对象位置的过程使用先前帧中的信息。跟踪和跟踪的区别检测是,虽然这两个过程都定位了物体的位置,检测不使用来自先前帧的任何信息来定位对象。

"Object Tracking: A Survey" by Alper Yilmaz, Omar Javed and Mubarak Shah .本文全面概述了检测和跟踪技术。

关于opencv - camshift与opencv的结合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15747603/

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