使用前环境及库配置 我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3，IDE：PyCharm 1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库 2.如果安装了Anaconda3，就只需要配置一个库imutils 3.imutils安装方法 pip install imutils 确保imutils版本大于v0.3.1 pip install –upgrade imutils可以更新版本

基于视频的移动目标检测是一个重要且有挑战性的任务，在许多应用中都起 到相当关键的作用。本次论文研读围绕该主题展开，深入阅读了十余篇论文，在 本文总结了视频中移动目标检测的一些主要方法及各自的优劣。

用python编写的，结合了混合高斯背景建模和轮廓算法的camshift目标跟踪算法

均值漂移目标跟踪算法，选定目标后，一直跟踪目标

粒子滤波器+目标跟踪的C实现，VS2013+opencv249+gsl1.8。包含gsl1.8工具，无需二外单独下载

meanshift和粒子滤波的目标跟踪的相关代码。

实现了静态背景下多目标的跟踪，并进行了可视化的跟踪效果，用矩形框框起了运动目标，并赋予了ID编号，还实现了另一种多目标跟踪算法

识别并跟踪红灯，硬件利用树莓派实现。python、opencv实现软件功能。其中有高效扫描方法对比，场景：‘我要识别一个红灯，已经把目标准确的提取出来了，二值图像中白色为目标物，现在要算出二值图中的白色像素点的坐标。因为之后需要移植到树莓派，所以需要高效的方法’。 https://blog.csdn.net/qq_32768679/article/details/84398229（目标识别说明） https://blog.csdn.net/qq_32768679/article/details/84317173（小工具说明）

介绍多目标跟踪算法，包括（1）多目标跟踪处理流程，（2）数据关联算法；（3）联合概率数据互联算法

结合梯度特征HOG及颜色特征的实时跟踪算法，速度可以达到80FPS。