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我是 OpenCV 的新手。在阅读了一些关于运动跟踪的内容后，我发现使用 Lucas-Kanade 方法的光流通过动态更新模板适合于此目的。
这种方法是否足以满足我的要求？是否可以使用这种方法实现实时处理？我还想知道是否还有其他方法最适合我的目的？
如有错误请指正
最佳答案
跟踪是一个广泛研究的主题，没有标准(通常也没有可靠的)解决方案。相当稳健的跟踪代码多年来主要由博士生编写。
如果您被允许使用其他人的代码，请在 youtube 中输入:Predator: Camera That Learns .它是一种相当通用的快速跟踪算法(在引擎盖下它是一个基于特征的高级类 Haar 树/级联分类器)。在视频中，您可以找到研究论文的引用资料，如果您在 google 上搜索发明家 Zdanek 的旧大学主页，您可以下载并使用他的代码。
如果您必须编写自己的代码，您可以求助于一些非常简单的系统。如果你的跟踪对象变化不大，不会剧烈移动，我会推荐使用模板匹配。一旦检测结果与原始模板有所不同，您就可以使用最近的检测结果更新您的模板。这会导致漂移。如果漂移太多，可以回到原来的模板。
但请注意:在跟踪方面进行修补并没有太多期望......Lucas-Kanade 仅在研究论文中表现出色。 ;)
关于opencv - 使用 OpenCV 跟踪对象，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8106139/
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