实时对象跟踪： 定期获取网络摄像头提要 将 RGB 图像帧转换为 HSV 图像帧 过滤、侵蚀和扩张输入流 对于所有过滤的对象，查找轮廓 近似多边形的轮廓并绘制边界框 使用对象中心和边界框，跟踪对象 棕色钱包： 纸杯蛋糕盒： 绿色李施德林 PocketMist： 蓝绿色瓶盖： 白色火警： 白色贴纸：

OpenCV追踪器 从头开始实现对象跟踪器

使用YOLOv3，深度排序和Tensorflow进行对象跟踪 该存储库实现了YOLOv3和Deep SORT，以便进行实时对象跟踪。 Yolov3是一种使用深度卷积神经网络执行对象检测的算法。我们可以将这些对象检测结果馈入Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪），以便创建实时对象跟踪器。 入门 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate tracker-cpu # Tensorflow GPU conda env create -f conda-gpu.yml conda activate tracker-gpu 点子 # TensorFlow CPU pip install -r requirements.txt # Tenso

yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（具有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建高度准确的对象跟踪器。 对象跟踪器演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda（推荐） # Tensorflow CPU con

嘿最近怎么样？ 这是我的小项目代码，它使用任何网络摄像头或监控摄像头跟踪实时移动的物体，它可以无线，因为我使用安装在步进电机上的无线监控摄像头来跟踪物体，即使物体离开摄像头的视场（FOV），要测试或使用这个项目，你需要 PIC 16f877a/887 微控制器，通过删除那些 % 符号来构建和烧录文件中给出的汇编代码......如果使用带有复合输出的监控摄像头连接视频输出到电视调谐卡，然后通过 USB 连接到 PC 并连接 PC 和 PIC 板之间的串行电缆，因为 matlab 通过 UART 与 PIC 通信。您也可以通过将射频收发器连接到 PIC 的 UART 使您的模型完全无线和 PC 就像我们在我们的模型中所做的那样。因此，您的凸轮将通过向左或向右转动凸轮来动态跟踪移动对象，这取决于您的移动对象，一个缺点是我的代码仅在移动对象存在时才起作用不在凸轮的 FOV 中，否则它会抛出质心错误