粒子滤波视频跟踪(真*基于opencv2.49)

针对自动焊接过程中焊缝跟踪因受弧光、飞溅等噪声干扰而导致跟踪精度低的问题,提出了一种基于方向梯度直方图(Hog)粒子滤波的V型焊缝跟踪算法。Hog具有良好的几何和光学形变不变性,所提算法用它来描述焊缝

Video motion tracking code based on opencv camshift algorithm

基于opencv的人脸检测与跟踪，算法高效，mfc界面完成，可供参考优化修改

基于opencv,选取要跟踪的物体后,该物体会被圈出,随物体移动。 需要配置opencv,在vs2010上编写。

针对视频目标跟踪中粒子滤波的粒子退化问题, 提出一种有效粒子数控制方法. 通过分析权值和有效粒子 数对跟踪性能的影响, 建立了有效粒子数控制的相关理论, 并提出基于有效粒子数控制的粒子滤波目标跟踪算法

用粒子滤波代码稳定地跟踪人和车,并且对光照变化和物体形变也是鲁棒的。

该程序是有关粒子滤波的程序,主要用于视频图像的跟踪

是C语言编写的粒子滤波程序,可直接运行和测试,效果比较好,附测试视频。

前言： 粒子滤波广泛的应用于目标跟踪，粒子滤波器是一种序列蒙特卡罗滤波方法，其实质是利用一系列随机抽取的样本（即粒子）来替代状态的后验概率分布。在此不打算介绍和推理繁杂的概率公式，我们来分析Rob H

改程序实现基于粒子滤波的检测前跟踪算法。粒子滤波是一种非线性滤波方式，检测前跟踪用于弱小目标跟踪。该算法用于雷达弱小目标检测跟踪