基于vs2017+opencv3.4.0的meanshift目标跟踪(半自动)

基于MCMC粒子滤波和MeanShift的运动目标跟踪方法研究，郑毅，陈林，目前，很多跟踪方法已经被提出，并得到了一定的应用。常见的跟踪算法包括卡尔曼滤波、MeanShift方法、粒子滤波法等。本文通

基于Opencv的红外运动目标识别与跟踪，内附红外演示与源代码。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪，使用opencv来简单处理与跟踪图像

基于opencv的视频采集滤波角点检测目标跟踪，通过opencv函数打开摄像头，进行运动目标检测。

在OPENCV环境下实现目标的跟踪，采用粒子滤波的方法

基于opencv的meanshift算法的c++实现，用于图像分割，运行于vs环境下

使用VC++实现，采用diretshow采集摄像头数据，不需要opencv。 点击确定，实现摄像头图像的采集。 在图像区域中左键拖动鼠标，选定区域。 然后点击开始，实现对框定区域的跟踪。

1，基于固定场景的多帧中值滤波 2，基于高斯背景模型的前景提取(可以换成其他方法如：深度学习或机器学习的检测结果ROI) 3，根据高斯背景模型提取的ROI框进行目标跟踪。本文选用的是CSTR跟踪器，可

基于STC的目标跟踪

利用Kinect2.0，基于LOBSTER算法进行多目标的实时跟踪，并自动录制跟踪视频。