求方差的代码matlab 算法说明 这包括内核化关联过滤器跟踪器（ EnKCF ）的C ++实现。 EnKCF运行多个KCF [1]以解决跟踪的不同方面，例如：缩放和快速运动。 它还采用了Particle Filter来平滑不同KCF之间的交互。 我们的跟踪器达到更高的成功和准率比基线跟踪416hz上UAV123数据集。 在下面，您可以找到超参数及其最佳值。 EnKCF受到长期相关（LCT）跟踪器的启发[2] ，但是，我们的目标是以有效的方式利用多个KCF，以使每个帧的复杂度保持类似于基线KCF (O(nlogn)) [1] 。 这样，它可以在计算受限的嵌入式系统上维持（ 30fps ）的操作速率。 您可以在我们的中找到有关EnKCF跟踪器的更多详细信息。 EnKCF超参数 sigma_scale = 0.9 //比例KCF中的高斯核带宽 sigma_large_roi_translation = 0.7 //大型ROI Trans中的高斯核带宽。 肯德基 sigma_small_roi_translation = 0.6 // Small ROI Trans中的高斯核带宽。 肯德基

TrackLogger 适用于Android的非常简单的GPS轨迹记录器-GPX格式。 使用菜单开始/停止记录。 将轨道另存为外部存储根文件夹中的TrackLogger_timestamp.gpx。 启动时显示最近的已知坐标。

matlab的egde源代码Trakcer Benchmark（在python 2.7.10上测试） 用法 默认值（对于所有跟踪器，所有序列，所有评估类型（OPE，SRE，TRE）） 命令：python run_trackers.py 对于特定的跟踪器，序列，评估类型 命令：python run_trackers.py -t“ tracker” -s“ sequence” -e“ evaltype” sequence可以是Sequence的名称，“ tb50”，“ tb100”和“ cvpr13”（使用data / tb_50.txt，tb_100.txt，cvpr13.txt） 例如 python run_trackers.py -t IVT,TLD -s Couple,Crossing -e OPE,SRE ） python run_trackers.py -s tb50 绘图 成功率绘图命令： python draw_graph.py 精度绘图包含： python draw_graph.py precision 绘制bbox结果： python draw_bbox.py 图书馆

视频追踪与Tracker的使用 Tracker是一个用于视频分析的物理软件，实现了物体的追踪，方便对简单的物理现象进行快速的探究，解决了简单物理实验对于实验环境以及实验设施的依赖。

凝视追踪器 该项目是基于凝视光圈在虹膜上的位置的凝视跟踪系统的一项实验，虹膜是相机附近的光源的反射（有关详细信息，请参见和“”）。 通过跟踪闪烁，可以估计屏幕上的凝视位置并将该位置用作输入系统（在本示例中，该位置仅用于移动鼠标箭头）。 硬件要求 对于这种系统，需要眼睛的高分辨率图像，并且也需要相机附近的光源，因此，为了获得简单的硬件，我将智能手机用作固定在摄像机上的远程相机（由应用程序实现）。要获得稳定的支撑，请打开闪光灯LED并将其放在一只眼睛的前面，靠近它。 演示版 校准阶段 鼠标控制阶段 入门 克隆存储库 git clone https://github.com/luca-ant/gaze_tracker.git 安装依赖项 sudo apt install python3-setuptools python3-pip python3-venv 或者 sudo pacman

定制版特色： [Recoil Tracker V1] CS:GO 全弹道枪械追踪器 采用外置透明顶置窗口监视鼠标实现 不存在账号安全隐患 合法辅助，帮助压枪 官匹，完美，5E，B5....无所不能 安心使用，快乐上分 祝您上分愉快！ 原程序： 名称: Preciser 高度自定义屏幕准星 特色介绍：多功能屏幕准星 简便易操作 美观不卡屏 高度自定义 准星风格多样 定位: [游戏工具] 用途: 针对FPS类游戏的外置合法辅助瞄准及美化工具 实现原理: 可鼠标穿透的透明顶置窗口 功能简介: 主体功能: 在屏幕任意位置（一般为中心）生成一个准星，用于游戏时辅助瞄准 1. 含有9种精美预设屏幕准星风格 2. 支持准星的自定义导入功能，实现个性化 3. 支持准星

Scripting Tracker5.18 SAP脚本工具

使用 gbdk、gbdk-lib-extension 和 GB Lemon tracker LP1.297a 创建的 Gameboy 示例游戏 assembly语言 Gameboy 向神秘博士电视剧致敬的示例游戏 它是使用 gbdk、gbdk-lib-extension 和 GB Lemon tracker LP1.297a 创建的。

锻炼追踪器 NoSQL家庭作业 对于此任务，您将创建一个锻炼追踪器。 在Develop文件夹中已经为您提供了前端代码。 此分配将要求您使用Mongoose模式创建Mongo数据库，并使用Express处理路由。 用户的故事 作为用户，我希望能够查看创建并跟踪日常锻炼。 我希望能够在给定的一天中记录一次锻炼中的多个锻炼。 我还应该能够追踪姓名，类型，体重，套装，次数和运动时间。 如果该运动是有氧运动，则我应该能够追踪我的行进距离。 商业环境 消费者在跟踪锻炼进度时将更快地达到健身目标。 验收标准 当用户加载页面时，应该为他们提供创建新锻炼或继续进行上一个锻炼的选项。 用户应该能够： 将锻炼添加到最新的锻炼计划中。 将新的锻炼添加到新的锻炼计划中。 在stats页面上查看过去七次锻炼的多项锻炼的总权重。 在stats页面上查看过去七次锻炼的每次锻炼的总持续时间。 重要提示：考虑使用

matlab不运行一段代码棋子运动跟踪器 在深度学习的帮助下跟踪棋子的运动。 演示： 欢迎使用棋子移动追踪器！ 该项目的主要目标是检测棋子的运动。 为了实现这一点，我使用深度学习模型扫描了64个空间中的每一个，以找出该空间中是否有棋子，然后将结果显示在图形界面上。 深度学习模型识别空间是否为空。 流程图 第一步是拍照棋盘。 之后，仅切出棋盘。 为此，我得到了棋盘的四个角，并在该角的基础上裁剪了棋盘并执行了透视变换，以便校正图像中的任何倾斜。 *转换后，将其分成尺寸为75x75的64张图像，并保存到名为“ img”的文件夹中。 然后从python代码中调用MATLAB函数，该函数读取“ img”文件夹中的图像并将其馈送到模型中，然后将预测结果返回到包含预测结果的python变量中。 基于该结果，将运行小型GUI，显示所有检测到的碎片。 GUI是使用pygame实现的。 深度学习模型架构 该模型是在MATLAB中实现和训练的。