opencv camshift 예제

정의는 똑바로 들리지만 컴퓨터 비전과 기계 학습에서 추적은 개념적으로 유사하지만 기술적으로 다른 아이디어를 포괄하는 매우 광범위한 용어입니다. 예를 들어, 다음과 같은 다른 하지만 관련 아이디어는 일반적으로 기계 학습에서 개체 추적에서 공부, 우리는 단어를 사용 하 여 “온라인” 런타임에 즉석에서 훈련 된 알고리즘을 참조 하. 오프라인 분류자는 분류기를 학습하기 위해 수천 개의 예제가 필요할 수 있지만 일반적으로 온라인 분류자는 런타임에 몇 가지 예제를 사용하여 학습됩니다. TLD는 추적, 학습 및 탐지를 의미합니다. 이름에서 알 수 있듯이 이 트래커는 장기 추적 작업을 (단기) 추적, 학습 및 탐지의 세 가지 구성 요소로 분해합니다. 저자의 논문에서 “트래커는 프레임에서 프레임으로 개체를 따릅니다. 검출기는 지금까지 관찰된 모든 모양을 현지화하고 필요한 경우 트래커를 보정합니다. 학습은 검출기의 오류를 추정하고 향후 이러한 오류를 방지하기 위해 업데이트합니다.” 이 추적기의 이 출력은 약간 뛰어다니는 경향이 있습니다. 예를 들어 보행자를 추적하고 장면에 다른 보행자가 있는 경우 이 트래커는 추적하려는 보행자와 다른 보행자를 일시적으로 추적할 수 있습니다.

긍정적 인 면에서이 트랙은 더 큰 축척, 모션 및 폐색을 통해 객체를 추적하는 것처럼 보입니다. 개체가 다른 개체 뒤에 숨겨져 있는 비디오 시퀀스가 있는 경우 이 트래커를 선택하는 것이 좋습니다. OpenCV를 사용하는 경우 opencv / 샘플 / cpp / camshiftdemo.cpp를 확인할 수도 있습니다. 추적 마지막 단계는 우리가 우리의 웹 카메라에 의해 캡처 된 비디오, 또는 프레임이있는 경우, 우리가해야 할 일은 모든 단일 프레임에 meanShift 알고리즘을 사용하는 것입니다, 각 프레임의 초기 창은 이전 프레임의 출력 창입니다. OpenCV camshift() 함수를 사용하여 Opencv에 정의된 RotatedRect를 얻을 수 있습니다. OpenCV / 샘플 / cpp / camshiftdemo.cpp를 확인하면 다시 투영을 얻는 방법을 설명하는 예제를 사용해 보겠습니다. 이것이 우리의 입력 이미지라면, 우리는 그것이 다채로운 모자이크 그림임을 알 수 있습니다. 우리가 위에서 말했듯이, HSV 공간으로 그림을 변환하고 여기에 색조 채널입니다. 이것은 히스토그램처럼 보입니다. “calcBackProject()” 함수는 실제로 히스토그램을 사용하여 전체 그림의 각 색상의 가중치를 계산하고 각 픽셀의 값을 전체 그림의 색상 가중치로 변경합니다. 예를 들어, 한 픽셀의 색상이 노란색이라고 말하고 이 그림의 노란색 가중치가 20%,전체 그림에서 픽셀 의 색상이 20%인 경우 이러한 종류의 노란색이 면 이 픽셀의 값을 노란색에서 0.2(또는 정수를 사용하는 경우 0.2*255)로 변경합니다.

, 모든 픽셀에이 방법을 수행하여, 우리는 다시 투영 사진을 얻을. 2. 평균 교대란 무엇입니까? MeanShift는 R^N의 기본 확률 밀도 함수(PDF)를 나타내는 데이터 샘플 집합에서 모드를 찾는 알고리즘에 불과합니다. 클러스터 수에 대한 사전 지식이 필요하지 않고 클러스터의 모양을 제한하지 않는 비수분인식 클러스터링 기법입니다. 나는 당신에게 그 성가신 공식을 표시하지 않습니다, 나는 그것이 그래프와 단어로 작동하는 방법을 보여 드리겠습니다. 이 트래커는 HAAR 캐스케이드 기반 얼굴 검출기가 내부적으로 사용하는 알고리즘인 AdaBoost의 온라인 버전을 기반으로 합니다. 이 분류기는 런타임시 개체의 양수 및 음수 예제를 사용하여 학습해야 합니다. 사용자가 제공한 초기 경계 상자(또는 다른 개체 검색 알고리즘)는 개체에 대한 긍정적인 예로 간주되며 경계 상자 외부의 많은 이미지 패치가 배경으로 처리됩니다.