马里奥matlab代码档案清单 自述文件-此文件smb_tracking.m-示例MATLAB脚本match_template.m-MATLAB函数track_template.m-MATLAB函数input / smb_w4-1.mp4-示例视频输入input / template.mat-包含smb_tracking.m的模板和掩码的数据文件 项目介绍 该项目是对我之前从事的模板匹配项目的扩展，该项目通过视频提要合并了跟踪。 这个想法是使用逐帧模板匹配来定位视频中的模板，并通过基于先前位置减少模板的搜索区域来优化代码。 此代码的本质是使用模板匹配功能，该功能使用平方差的缩放总和。 此模板跟踪算法的一些独特功能： 您可以指定要搜索的先前匹配模板区域周围的radius 。 您可以指定一个threshold以便可以拒绝匹配。 您可以指定radius的growth rate ，这样，如果跟踪的对象离开搜索区域， radius将围绕最后一个已知位置增长，直到再次找到模板为止。 我没有使用平方差的归一化总和，而是选择使用自己的缩放因子对SSD进行归一化。 它可以计算template在任何ima

视频跟踪标记-SampleVideo.zip 简介 通过帧差法进行视频跟踪，并做标记。 代码 % By lyqmath @ Matlab中文论坛 clc; clear all; close all; avi = mmreader; for i = 1 : avi.NumberOfFrames     img = read;     pixels = img;     figure; imshow;     text, 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r'); end tracking; 复制代码 function d = tracking if ischar     % 载入视频数据     for i = 1 : avi.NumberOfFrames         img = read;         pixels = img;     end else     pixels = video; end nFrames = size; rows = size; cols = size; % 转换成灰度图像 for i = 1 : nFrames     pixel = )); end for i = 2 : nFrames     d = - pixel));     bw = im2bw, 0.2);     % 寻找上下边界     cou=1;     for h = 1:rows         for w = 1:cols             if bw > 0.5                 bottomEdge = h;                 if cou == 1                     topEdge = bottomEdge;                 end                 cou = cou 1;                 break;             end         end     end     % 寻找左右边界     coun=1;     for w = 1:cols         for h = 1:rows             if bw > 0.5                 rightEdge = w;                 if coun == 1                     leftEdge = rightEdge;                     coun = coun 1;                 end                 break;             end         end     end     % 矩形框生成     wd = rightEdge-leftEdge;     hg = bottomEdge-topEdge;         widt = wd/2;     heit = hg/2;     cenx = leftEdge widt;     ceny = topEdge heit;     % 显示并标记     figure;     imshow, []);     hold on     rectangle;     plot;             text, 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r');     hold off    end 复制代码 视频文件 SampleVideo.zip

国外一名博士开发的用matlab写的跟踪代码 效果非常不错 需要的下载

视频跟踪算法研究综述.pdf

根据wu yi的tracking benchmark工作，对其中包含的28个跟踪算法进行回顾和总结，对相应的28篇论文进行了汇总。希望可以对跟踪研究的初学者有所帮助~

OPENCV目标跟踪_opencv_目标检测_opencv目标检测和跟踪视频处理程序_视频跟踪检测_视频处理_VC

SiamRPN无水印PDF和Word翻译，参考https://blog.csdn.net/qq_36449741/article/details/99696200

cmt算法是热心网友分享的一个跟踪算法 思路是：特征点匹配+光流法，然后用投票一致性去除外点。论文结果显示比tld效果更优

带视频跟踪车辆功能，可用于十字路口和路段上卡口违法抓拍. 可检测闯红灯,压实线,压双黄,变道行驶,禁左、直、右转,逆行,违法停车. 有着非常强大的功能。 提供成熟的，车辆视频跟踪源代码 车牌跟踪源代码 视频跟踪源代码。 并附源代码文档说明及VC++、BCB、VB、Delphi、C#等开发包。在市场有10年以上应用成功案例： 源代码不含第三方控件或LIB，核心算法是C语言开发，基于VC6.0封装的DLL或OCX控件，基于Windows\Linux平台。 产品可应用在高速公路卡口、电子警察、超速抓拍、等众多需要车辆抓拍和车牌识别的领域。 1）全天候跟踪 （晴天、雨天、白天、夜晚...） 2）自动跟踪所有车型车辆，包括大小车，货车，农用车，客车，摩托车等等； 3）自动识别汽车牌照的底色 (黄、黑、蓝)； 4）具有识别训练功能，可适应不用的应用环境，提高识别效果。 5）识别速度：< 10 ms； 6）车辆跟踪率：大于 98% 7) 如不需要源码，可提供成熟的车辆视频跟踪SDK开发包，开发端口，支持多种语言，便于应用软件集成。 技术指标： 监视距离1-50米(具体视成像设备性能) 。 可见光成像模式、支持LED和闪光灯等辅助光源，全天候7×24小时连续工作。 车辆跟踪率：大于 98% 能够跟踪行驶速度可达200km/h高速行驶的车辆的车牌 。 本车辆跟踪算法可以嵌入治安卡口，超速抓拍，十字路口电子警察等系统。 qq：506268903

PLabel 半自动标注系统是基于BS架构，纯Web页面操作，由鹏城实验室叶齐祥、曾炜、田永鸿教授团队自主研发，由工程师邹安平维护，集成视频抽帧，目标检测、视频跟踪、ReID分类、人脸检测等算法，实现了对图像，视频的自动标注，并可以对自动算法的结果进行人工标注，最终得到标注结果，同时也可以对视频、图片、医疗（包括dicom文件及病理图像）相关的数据进行人工标注，标注结果支持COCO及VOC格式。支持多人协同标注。 半自动标注系统主要功能有：用户管理，数据集管理，自动标注，人工标注，ReID标注，车流统计，视频标注，医疗CT标注，超大图像标注，模型管理与重训，报表管理。数据标注过程一个非常重要的因素是数据安全，在标注使用中防止数据泄露，采用基于web标注工具是有效避免数据泄露的措施之一。 半自动标注系统以保证性能的情况下最小化人工标注代价为目标，不断提升自动标注效率，减少人工标注和人工参与过