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DistinctiveImageFeaturesfromSc
- 图像处理的一个关键算法 来自计算机视觉领域的一片论文 SIFT用来提取图像的特征点 可以用来做物体追踪,Image processing algorithm, a key area of computer vision from a thesis to extract images SIFT feature points can be used to do object tracking
kalman-tracking.rar
- 用kalman滤波对运动点进行跟踪，用opencv函数写的。,Kalman filtering with points on the campaign tracking, written by opencv function.
opencvOflowprylk
- 基于opencv的稀疏点集光流跟踪程序，速度比较快，可用于视频跟踪-The sparse set of points based on opencv optical flow tracking procedure, the speed is faster, can be used for video tracking
Automatic-segmentation
- 在最优阈值分割的基础上,用自动区域生长去除气管/支气管区域,对边界跟踪法进行改进以快速 去除背景干扰和获得肺部边界,最后进行肺部边界修补得到完整的肺部图像。算法采用迭代法寻找最 优阈值解决了阈值选取的敏感性问题,提出了基于前层图像中气管/支气管位置的气管/支气管提取方 法,避免了种子点的人工选取,基于前次搜索方向改进了八邻域搜索方法来提高边界跟踪的速度。 -In the optimal threshold segmentation based on region growing
MeanShift
- 为了提高经典的Mean Shift算法在复杂场景中的跟踪性能,提出了一种基于角点的目标表示方法。首 先,利用Harris角点检测算法提取表示目标主要特征的角点 其次,基于提取的角点,建立目标模型,将其嵌入 Mean Shift算法进行跟踪。该方法仅用少量的关键点表示目标,能够自动去除目标和背景中的次要特征,有效地 抑制背景成分对目标定位的影响,从而改进Mean Shift目标跟踪算法的性能。-To imp rove the performance of the classicalMe
contourtrack
- matlab边界自动跟踪程序，该程序可以直接运行，涉及边界判别准则和搜索准则。图像要求为二值图像，可输出为边界的点的坐标和轮廓图像。-matlab boundary automatic tracking program can be run directly involving border criteria and search criteria. Image requirements for binary images can be output for the coordinates of
sift
- SIFT算法，可以有效的找到不同画面中的对应特征点，在跟踪和图形识别方面有很好的用途-SIFT algorithm, can effectively find a different screen the corresponding feature points, in the tracking and pattern recognition as a very good use of
OpenCV_LKDemo
- LK稀疏光流Demo 可以在场景中自动找出关键点并自动跟踪，也可以使用鼠标在指定位置添加关键点，此程序是很好的学习光流的示例。本程序基于OpenCV。-LK Sparse Optical Flow Demo automatically in the scene to identify the key points and automatic tracking, you can also use the mouse to add the key points in the specified lo
8_orientian_genzong
- 于八方向链码的边界跟踪代码,其中nVerct数组存储的是边界点的矢量方向,Coordinate存储的是边界点的坐标。-In the eight-direction chain code boundary tracking code, which is stored in the array nVerct vector direction of the boundary points, Coordinate stores the coordinates of boundary points.
based-on-Feature-Tracking
- 基于特征点的跟踪,跟踪效果还不错，可以进行改进-Based on the tracking feature points, tracking results were pretty good, can be improved
20078919473159230
- 运用SIFT算法提取跟踪目标的特征点，对于开发基于SIFT算法的目标跟踪有很大的帮助-Target tracking using SIFT algorithm to extract feature points, for the development of target tracking algorithm based on SIFT great help
AUVision
- 图像追踪 可以获取视频信息，并通过特征点来完成跟踪-The image tracking can get the video information, and feature points to track
Facial-Feature-Tarcking
- 研究优化人脸特征提取问题，针对长期以来在不贴标记点的情况下用传统的光流、Snake、可变模板等方法对纹理特征变化大的特征点不能有效跟踪，并且解决单独采用Gabor 小波系统开销大等问题，为了在人脸图像中提取准确信息，提出了人脸特征点的跟踪方法，分组采用改进的光流法和弹性图匹配的方法进行特征点跟踪。对眼睛、眉毛、上下眼皮等14 个表 情变化不大的特征点使用光流法进行跟踪，最后对变化大的嘴部8 个特征点运用Gabor 小波的弹性图匹配方法进行仿真。-Gabor wavelet research
Object-Detection
- 具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势，本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法，首先使用背景差分法检测出运动目标，并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新，这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点，增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性， 接下来使用mean shift 算法估计目标在下一帧的位置。-Intelligent monitoring system with real-time detection, track
mubiaojiance
- 基于红外图像的弱小目标检测与跟踪:计算图像的局域灰度概率矩阵,在图像上标出检测到的奇异点,标出最终检测到的小目标-Weak target detection and tracking based on infrared images: calculate the the local grayscale image probability matrix, detected singular points marked on the image, marked the final detected
m10
- 背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
segmentor
- 读取视频序列，处理视频帧，写入视频序列，跟踪特征点，提取前景物体-Reads the video sequence, processing a video frame written in the video sequence, the tracking feature points extracted foreground object
my_camera
- 使用vision.cascadeobjectdetector检测视频帧中的人眼的位置。检测器使用提琴琼斯检测算法和检测训练分类模型。人脸跟踪使用KLT算法.能够减少人头倾斜造成的影响,只有第一次检测人眼，以后都是检测特征点，运算速度快。-Use vision.cascadeobjectdetector detects video frames eye position. The detector uses a detection algorithm Tiqinqiongsi classifica
vehicle_detection_haarcascades
- 基于harr特征点的车辆跟踪，光照影响不大，鲁棒性还可以，供大家学习-Harr feature points based vehicle tracking, little light on the robustness can be, for everybody to learn
PanoramaMaker-master
- 在机器视觉应用领域里特征检测和匹配是一个很重要的算法，比如图像配准、跟踪和目标检测。这个例子里，我们用基于特征的方法完成图像拼接。处理的方法是先用图像配准特征点。不同于单图像对配准，这里是多图像对的配准完成图像拼接。(In the field of machine vision application, feature detection and matching is a very important algorithm, such as image registration, trackin