基于纯追踪算法实现车辆的路径跟踪控制,利用MATLAB的m文件仿真的,亲测可以使用。
用背景差分算法和C均值聚类算法实现。步骤: ①读入背景图像(a)和待检测图像(b)。 ②对图像中的所有像素,应用公式(2.1)进行判断,得到检测结果图像(c)。 ③利用膨胀、腐蚀、滤波等算子对差分图像
基于视频的车辆检测与跟踪算法研究,介绍了辆检测与跟踪算法,感觉还可以
随着全球经济的飞速发展,世界范围内车辆数目也在快速增加,同时智能交通管理系统(ITS)[1]在道路交通管理中的应用越来越广泛。车辆检测与跟踪系统作为智能交通管理系统中的重要环节,负责识别监控视频中的车
摄像机运动情况下的运动目标检测及跟踪是视频监控中的热点问题。论文提出一种基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 特征匹配的运动目标检测和跟踪算法。在目标检测
快速匹配是一种快速有效的模板匹配算法。 但是,当匹配彩色图像时,图像将转换为灰度图像。 在此过程中,颜色信息会丢失,从而导致在具有独特颜色但灰度值相似的区域中出现错误。提出了一种改进的快速匹配算法,该
可实现camshift自动跟踪,自动跟踪目标的颜色在文件夹下,用户也可自主设定。
camshift.m这个主程序,首先是一些变量的初始化,读取视频,然后让用户选择目标,计算目标的hue直方图histogram,此后就开始对每一帧做跟踪处理。跟踪算法中,先是读取图像,变换到hsv空间
camshift 自动跟踪目标 用的opencv实现 方法简单
在MFC下写的camshift图像跟踪程序
