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track
- feature points tracking from web camera or file
opencv_kalman
- 本次实验来源于opencv自带sample中的例子，该例子是用kalman来完成一个一维的跟踪，即跟踪一个不断变化的角度。在界面中表现为一个点在圆周上匀速跑，然后跟踪该点。看起来跟踪点是个二维的，其实转换成角度就是一维的了。 Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个，并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值，跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测，比如说我们知道一个物体的运动速度，那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的，不过该预测肯定有误差，只能作为跟踪的依据。另一个依
Chapter-10
- Tracking feature points in video
FeatureTracker
- 基于光流法的人脸追踪 先通过opencv的类haar特征检测人脸 然后用光流法筛选特征点并追踪-Optical flow method based face tracking to pass the class haar feature detection opencv face then light flow filter and track feature points
DetectMTInDB
- vs2010下两张图片之间、进行sift匹配，角点LK金字塔光流跟踪，surf匹配。有绘制特征点主方向和辅助方向。具体仔细看代码。-vs2010 down between two pictures, make sift matching corner pyramid LK optical flow tracking, surf match. Have drawn the main direction of the feature points and the auxiliary directio
TLD
- 本程序是在vs2010+opencv的平台上运行的，利用的是opencv2.4.9，C++写的，该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。最后的得到的效果令人满意。-This program is run on a platform vs2010+opencv, the use
racking-Feature-Points-in-Video
- 基于OpenCV，对视频中的特征点进行提取，并跟踪。-Tracking Feature Points in Video
MeanShift
- MeanShift算法是一种无参概率密度估计法，算法利用像素特征点概率密度函数的梯度推导而得， MeanShift算法通过迭代运算收敛于概率密度函数的局部最大值，实现目标定位和跟踪，也能对可变形状目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动也有较强的鲁棒性。MeanShift算法是一种自动迭代跟踪算法，由 MeanShift补偿向量不断沿着密度函数的梯度方向移动。在一定条件下，MeanShift算法能收敛到局部最优点，从而实现对运动体准确地定位。-MeanShift algorithm is a no