基于OPENCV跟踪算法实现,bresenham算法

基于OPENCV跟踪算法实现,bresenham算法

OpenCV跟踪算法前言OpenCV有8种不同的跟踪器类型：BOOSTING、MIL、KCF、TLD、MEDIANFLOW、GOTURN、MOSSE、CSRT。 1.OPENCVTRACKc++代码如下：C++代码：包含"基于OpenCV的运动目标检测中常用的ptracking算法和跟踪方法包括卡尔曼滤波器和粒子滤波器。卡尔曼滤波器可以通过观测值的融合来预测和跟踪目标，从而实现对运动物体的精确跟踪。粒子滤波器

OpenCV3提供了一个新的跟踪API，其中包含单对象跟踪算法的许多实现。 OpenCV3.2-有6个不同的跟踪器用于BOOSTING、MIL、KCF、TLD、MEDIANFLOW和GOTURN。 注：OpenCV3OpenCVeight目标跟踪算法1.GOTURNTrackerGoturn是一个基于深度学习的目标跟踪算法。 最初的实现是在Caffe中，现在已移植到OpenCV跟踪API。 Goturnisa基于深度学习的跟踪算法andis

≡(▔﹏▔)≡ 使用OpenCV实现目标跟踪要使用OpenCV实现目标跟踪，可以按照以下步骤进行：读取视频或图像。使用OpenCV的VideoCapture函数读取视频文件，或者使用imread函数读取图像。编者注：目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加上其在日常生活和军事行动中的广泛应用，许多国内外学者纷纷研究。 本文将讨论OpenCV上的八种不同的目标跟踪算法。 虽然我们很熟悉

OpenCV3.1实现了这5个跟踪器-BOOSTING、MIL、KCF、TLD、MEDIANFLOW。 OpenCV3.0实现了以下4个跟踪器——BOOSTING、MIL、TLD、MEDIANFLOW。 在OpenCV3.3中，跟踪APKCFTracker：比BOOSTING和MIL都快，但在遮挡情况下表现较差。 最低支持OpenCV3.1.0）CSRTTracker：比KCF稍微准确，但不如后者快。 最低支持OpenCV3.4.2)MedianFlowTracker

本文使用OpenCV实现质心跟踪，这是一种易于理解但高效的跟踪算法。 质心跟踪算法步骤步骤1：接受边界框坐标并计算质心质心跟踪算法假设我们为每个帧中的每个检测到的对象传递一组边1。TrackerSetupAttention是与单目标跟踪代码的区别！ 我这里的OpenCV版本是4.5.5，多目标跟踪模块是incv2.legacy中间。 创建一个tracker，算法：KCF、CSRT、DaSiamRPN