主要为大家详细介绍了OpenCV3.0+Python3.6实现特定颜色的物体追踪，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

在OpenCV和C++的框架下实现的，这个程序可以在.Net下运行，并且返回位置的坐标和跟踪物体。

英文教材，讲解物体追踪的基础方法，涵盖面广。

程序是基于Verilog语言的，支持在vivado平台开发，物理可实现，需要准备的外设有ov7725摄像头以及sg90二轴舵机云台、若干杜邦线或连接线

opencv OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android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。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,G

主要为大家详细介绍了Opencv光流运动物体追踪的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。这篇文章主要介绍了如何用OpenCV -python3实现视频物体追踪,需要的朋友可以参考下

简单几行就可以实现对动态物体的追踪，足见opencv在图像处理上的强大。 python代码： import cv2 import numpy as np camera=cv2.VideoCapture(0) firstframe=None while True: ret,frame = camera.read() if not ret: break gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0) if firstframe is None:

针对目前监控系统存在人脸面部特征识别不准确且没有物体追踪能力等问题，提出了一种基于ZigBee技术的人脸识别智能监控系统设计方案，实现了系统的软硬件模块设计，主要包括视频采集模块、数据传输模块和人脸检测模块等；同时，阐述了ZigBee技术的组网原理及图像压缩和人脸识别算法，并将ZigBee技术应用于校园环境的实时监控。经实验测试，结果表明该系统具有自动组网准确、传输速度快且能够追踪物体动向等优点。

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