07 2011 档案
摘要: 单目普通摄像头下的目标跟踪过程中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标物被另一个物体部分遮挡或完全遮挡时,跟踪的特征就会不完整或者消失。导致跟踪过程中断,然后需要重新检测目标物进行跟踪的重新初始化。为了解决这个问题,可以采用多个摄像头,但我们也可采用一些抗遮挡的跟踪方法。根据个人的开发经验,以手势跟踪为例,在这里介绍两种比较好的抗遮挡跟踪算法。
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单目普通摄像头下的目标跟踪过程中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标物被另一个物体部分遮挡或完全遮挡时,跟踪的特征就会不完整或者消失。导致跟踪过程中断,然后需要重新检测目标物进行跟踪的重新初始化。为了解决这个问题,可以采用多个摄像头,但我们也可采用一些抗遮挡的跟踪方法。根据个人的开发经验,以手势跟踪为例,在这里介绍两种比较好的抗遮挡跟踪算法。
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                 单目普通摄像头下的目标跟踪过程中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标物被另一个物体部分遮挡或完全遮挡时,跟踪的特征就会不完整或者消失。导致跟踪过程中断,然后需要重新检测目标物进行跟踪的重新初始化。为了解决这个问题,可以采用多个摄像头,但我们也可采用一些抗遮挡的跟踪方法。根据个人的开发经验,以手势跟踪为例,在这里介绍两种比较好的抗遮挡跟踪算法。
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单目普通摄像头下的目标跟踪过程中比较难解决的一个问题就是遮挡,当一个目标物被另一个物体部分遮挡或完全遮挡时,跟踪的特征就会不完整或者消失。导致跟踪过程中断,然后需要重新检测目标物进行跟踪的重新初始化。为了解决这个问题,可以采用多个摄像头,但我们也可采用一些抗遮挡的跟踪方法。根据个人的开发经验,以手势跟踪为例,在这里介绍两种比较好的抗遮挡跟踪算法。
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摘要:Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。
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摘要:图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度。但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低。
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摘要:AnyHand库对三种静态手势的识别,每种手势只采用一个简单取样模板。
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摘要:有没有想过用手一挥就可以控制自己电脑上面的电子书、播放器以及PPT?呵呵...我想那一定不错,视觉交互就可以帮助你实现这个想法。
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摘要:CamSpace的思想,Any Game,Any Webcam。随意物体模拟方向盘。
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摘要:用手势来控制飞车的运行方向以及前进和停止,第一个比较简单的视觉游戏。
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摘要:手势的跟踪和识别,通过跟踪手势控制鱼的移动,通过手形信息控制鱼的加速,游戏的开始等。
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摘要:手的运动方向来控制摩托的方向,手的展开和闭合控制摩托的前进和停止。视频游戏中用到了手形识别和手势跟踪。
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摘要:目标跟踪是绝大多数视觉系统中不可或缺的环节。在二维视频跟踪算法中,基于目标颜色信息或基于目标运动信息等方法是常用的跟踪方法。从以往的研究中我们发现,大多数普通摄像头(彩色摄像头)下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在某种程度上是光学的色彩变化造成的。如基于体素和图像像素守恒假设的光流算法它也是假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。
   但在特定的场景应用中(如视频监控等领域),不失有一些经典的跟踪算法可以实现较好的跟踪效果。以下主要介绍三种经典的跟踪算法:CamShift算法、光流跟踪以及粒子滤波算法。最后将给出一个各种跟踪方法间的比较。
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摘要:物体识别是计算机视觉应用的一项基本任务。识别通常基于目标物体的灰度信息、颜色信息或形状信息。物体识别的目的就是要找到一个包含可以区分不同目标物体的有效信息的描述。由于要识别的物体是事先知道的,所以目标物体的几何特征可以被直接应用到识别任务中。
  不规则物体的形状匹配是一种有效的利用物体几何特征进行识别的方法。根据匹配对象的不同,可以将不规则物体的形状匹配分为基于区域的匹配方法和基于轮廓的匹配方法。
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         浙公网安备 33010602011771号
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