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搜索资源 - object tracking opencv
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camshift算法的实现，利用opencv还进行视屏跟踪，要跟踪的物体是先用鼠标确定，代码已经运行-The realization of the camshift algorithm, using opencv also tracking the screen, to follow the object is to use the mouse determined, the code is running
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用opencv实现的粒子滤波跟踪程序序。需要手动选取跟踪物体-opencv
-Particle filter tracking with opencv program sequence. Need to manually select the track object-opencv
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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
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完整的运动物体检测与跟踪算法法。OPENCV实现
-Complete the moving object detection and tracking algorithm method. OPENCV achieve
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基于OPENCV的演示程序，能进行动态物体的识别与跟踪，里面有C的源代码，还有可执行文件，是初学者很好的例子。-Based on the OPENCV demo program, can be used for moving object recognition and tracking, which are C source code, and executable file, is a very good example for beginners.
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基于opencv运动物体识别与跟踪的完整算法，进入主程序后须自己修改视频存放路径参数。-Complete algorithm based the opencv movement object recognition and tracking, into the main program have to modify the video storage path parameters.
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Example of opencv and qt program, tracking an object.
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人脸检测的C/C++源代码，曾发表于 OPENCV 的 MAILING LIST，主要是对OPENCV 3.1 版本发布的代码做了一些速度上的优化，并且解决了内存泄漏的问题。这个程序所使用的 Paul Viola 提出（该论文“Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”发表在 CVPR01）的 Ada Boosted Cascade 算法可以说是目前最好最快的目标检测算法。-face tracking
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实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。
软件目前可实现以下功能：
1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响；
2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪；
3）实现车流量技术计数。
-To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
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OpenCV Object Detection and Tracking via SURF (Speeded Up Robust Features) in Emgu CV
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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
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影像視覺追蹤與定位技術可用於擴增實境之應用，依使用標記與否，可分為標記與無標記兩類技術。標記識別技術較為簡單，且較為成熟，但受限於需使用特殊之標記。無標記識別技術使用一般自然物件來取代特殊標記，應用較為彈性，但必須能正確擷取出欲辨識物件有用之特徵點。現有擴增實境之開發函式庫或開發平台，主要目的為提供擴增實境之應用開發，不提供無標記擴增實境技術研究方法之驗證。故本文深入研究探討如何整合ARToolKit、OpenCV與OpenGL等函式庫，設計無標記擴增實境整合平台。且此平台各項功能採用模組化設計
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本程序开发环境：vc和opencv
整体功能：是为了实现车载视频中车牌自动跟踪，检测，，定位，识别，视频中物体的跟踪必须是手动圈住才行，摄像头使用的是usb摄像头. 打开摄像头，可以看到视频中画面，移动鼠标圈住物体，可以自动跟踪。-This program development environment: VC and opencv
The overall function: in order to realize the video vehicle license plate auto
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