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利用opencv 完成camshift+ kalman 评分:

控制台应用程序:camshift_kalman 项目概述 本文件概要介绍组成 camshift_kalman 应用程序的的每个文件的内容。 camshift_kalman.vcproj 这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件, 其中包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息,以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 camshift_kalman.cpp 这是主应用程序源文件。 其他标准文件: StdAfx.h, StdAfx.cpp 这些文件用于生成名为 camshift_kalman.pch 的预编译头 (PCH
2018-05-14 上传大小:1.97MB
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Camshift Kalman目标跟踪算法

Camshift + Kalman卡尔曼滤波目标跟踪算法c++实现。通过摄像头获取视频帧,鼠标选取跟踪目标区域,对选中目标进行跟踪,卡尔曼滤波加强了跟踪的稳定性。

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CamShift+Kalman跟踪[转载]
多目标跟踪Camshift结合Kalman opencv 用来学习
camshift+kalman+LBP特征目标跟随算法实现

基于camshift均值漂移算法, kalman卡尔曼滤波算法及LBP特征的目标跟随算法,配置完成 opencv路径即可运行。LBP特征跟踪非常的稳定,对于颜色差别不大的区域也能流程跟随,比如跟踪手能够平滑的经过脸部区域而不漂移。工程为集中集中算法融合优化,非常适合学习及工程实践。

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camshift+kalman视频跟踪matlab代码

camshift+kalman视频跟踪matlab代码,主要是对人脸的识别跟踪,也可以自己拍些合适的视频测试,last.m是主函数,程序是通的,下载就能使用。

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OPENCV的MFC界面+CAMSHIFT跟踪(在MFC对话框的picture控件中实现CAMSHIFT跟踪)

一般opencv的camshift实现都是使用opencv自己的窗口,这样对控制很不方便,我在MFC对话框的picture控件里实现了camshift跟踪

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camshift与kalman结合实现视频序列中目标的跟踪

实现视频序列中运动目标的跟踪,需要提前了解opencv的相关函数的作用以及使用方法,基于平台VS2010使用。

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camshift多目标跟踪算法

camshift 多目标跟踪算法,使用鼠标选中摄像头视频流中的多个目标,即可进行对目标进行跟踪。后续可使用kalman及例子滤波对目标跟踪进行优化,kalman及例子滤波程序参见我的其他资源。

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Camshift跟踪 Matlab实现

先对第一帧图像用鼠标框选跟踪区域,双击后开始自动跟踪。代码可以修改来处理图片序列。

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camshift_matlab可直接运行

修改了之前网上其它matlab版本的camshift的不能运行的问题,可以下载后直接运行。

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改进的高效Camshift跟踪算法

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法,它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮,从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明,改进的 Camshift有效地克服了Camshift 算法自身的缺陷,即使运动目标做加 速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度

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camShiftKalmanLBP目标追踪

camShiftKalmanLBP目标追踪 可以参考

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CamShift_卡尔曼组合

在颜色鲜明的视频中,对动态目标实行跟踪处理

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基于Camshift+Kalman的多目标跟踪

基于Camshift和Kalman的多目标跟踪算法,当被跟踪目标被遮挡时,通过kalman进行位置估计

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matlab实现的人体跟踪(kalman滤波)

matlab实现的人体跟踪,包括文档讲解卡尔曼滤波的人体跟踪。

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使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪

使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪

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卡尔曼滤波目标跟踪实例 opencv

卡尔曼滤波目标跟踪实例 opencv 卡尔曼滤波目标跟踪实例 opencv 卡尔曼滤波目标跟踪实例 opencv

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kalman与camshift的例子

基于opencv的例子 使用meanshift算法追踪屏幕中的白点

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Kalman Filtering - Theory and Practice Using MATLAB 4th

The definitive textbook and professional reference on Kalman Filtering - fully updated, revised, and expanded This book contains the latest developments in the implementation and application of Kalman filtering. Authors Grewal and Andrews draw upon their decades of experience to offer an in-depth e

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