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opencv cv运动分析与对象跟踪

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Python-open cv如何找到HSV Open跟踪-3/Advanced 1在open cv中，人脸识别基于Haar特征和 Adaboost级联分类器 。要理解这一节，有一个问题是在open cv中运行跟踪算法时没有定义Tracker类，open cv里有个概念叫ROI ， regionofinterest 。
1、OpenCVPython系列教程4-OpenCV图像处理(上学习目标:OpenCV中有150多种颜色空间转换的方法，这里只讨论两种:HSV的色相范围为，饱和度范围为，取值范围为 。不同的软件使用不同的尺度 。如果您想将OpenCV值与它们进行比较 ， 您需要将这些范围标准化 。HSV和HLV解释运行结果:这个程序的作用是检测蓝色目标，同样，它也可以检测其他颜色目标的结果中的一定噪声，这将在后面的章节中去除 。这是object 跟踪中最简单的方法 。
0在open cv根据几张图确定轨迹的步骤:1 。读入图片:使用OpenCV库中的cv:imread函数读入每张图片 ， 并将其转换为OpenCV中的Mat数据类型 。2.特征提取:对每张图片进行特征提?。?用于后续匹配 。可以使用SIFT、SURF、ORB等特征提取算法 。3.特征匹配:利用特征匹配算法对不同图片中的特征进行匹配，匹配出的点对可以用来计算相邻图片之间的变换关系 。
【opencv cv运动分析与对象跟踪】0d:\ program files \ opencv\ modules \ legacy我的这个函数对应的opencvfile就在这个目录下 。可以参考一下 。版本可能不一样 ， 但是路径应该差不多，有源代码和例子 。程序文件\ opencv\ modules \ legacy我这个函数对应的opencvfile就在这个目录下 。可以参考一下 。版本可能不一样，但是路径应该差不多，有源代码和例子 。
0open cv有个概念叫ROI，regionofinterest 。比如你的人脸矩形框是cvRectregion ， 源图像是img ， 下面的代码可以实现cvsetimageroi(( 。//copyregionofinterestinitoanewiplimagandreturnit . size . width region . width；size . height region . height；m _ face areacvcreate image(大小 ， 
2、如何根据几张图片在open cv中确定轨迹在制作目标的过程中跟踪，有一步是得到前景的二值图像，然后还要用数学形态学检测出黑白图像中的肿块 。这两部分都值得做，有很多现成的代码 。如果只是作业，样本应该够了 。必须圈起来 。圈起来的表示方便快速确定跟踪 of 对象，方便用户快速定位 。
3、open cv2.4.5中 cvStereoGCState在哪个模块 运动目标检测的主要目的是获取对象的参数(位置、速度、加速度等 。)和运动目标的轨迹，可以通过进一步的分析处理来实现 。运动目标检测技术旨在从序列图像和背景图像中提取变化区域，常用于视频监控、图像压缩、三维重建、异常检测等 。运动目标检测的主要方法有帧差法、背景差法和光流法 。光流法来自仿生学，更接近直觉 。大量昆虫的视觉机制都是基于光流法 。
4、运行open cv里的 跟踪算法时出现了一个未定义Tracker类的问题5、open cv目标 跟踪一定要把被 跟踪的物体圈出来吗?In Opencv，基于Haar特征和 Adaboost级联分类器实现人脸识别！要理解这一节，首先要明白什么是特性？特征其实就是某个区域像素运算的结果！比如haar feature其实就是用下面列出的模板在图像中滑动，计算白色区域覆盖的像素之和减去黑色区域覆盖的像素之和 ， 计算出来的结果就是haar特征值！Haar特征一般结合Adaboost分类器进行目标识别！我们这里需要运动机器学习知识！不过好在Open cv已经为我们训练好了数据 。
open cv的源代码中有对应的xml特征文件，我们只需要调用open cv提供的好的API就可以快速完成人脸识别功能！核心api是:实现步骤:HSV(Hue ， Saturation ， Value)是1978年A.R.Smith根据颜色的直观特性创建的颜色空间，也称为HexconeModel 。

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