一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究 一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究 一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

基于opencv的人脸检测与跟踪，家camshift算法，mean-shift算法

博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR） 链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在requirements.txt有提及： cmake==3.12.0 dlib==19.16.0 numpy==1.15.3 opencv-python==3.4.3.18 这些是最低版本，可以比这个高。我是用python3.6运行的。 没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pip install dlib 安装成功哦。 相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440

基于Matlab的代码，有兴趣的朋友可以下着看看，反正也才1分，亏也亏不了

基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪 文档，里面详细介绍了车辆检测与跟踪的算法，希望对大家有帮助

实现检测前跟踪 就是先跟踪再检测目标，一般用于弱目标检测

这是毕设的程序,包括大津阈值分割,SCHARR滤波器边缘检测,ROI设置,车道检测中用HOUGH进行直线检测,多段折线模拟弯道,以及偏离点检测,及这三部分的跟踪,车辆检测为基于特征检测,采用KALMAN进行跟踪

自己编写的基于粒子滤波的TBD在一个目标的仿真的算法，供大家进行参考~~~

使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪