Advertisement

时空上下文视觉跟踪(STC)包含Matlab和C++版本

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
STC是一种先进的视觉跟踪技术，结合了时空上下文信息以提高追踪精度。本资源提供便捷的Matlab实现及高效稳定的C++版本，适用于研究与开发。 时空上下文视觉跟踪（STC）算法的代码包括原作者提供的matlab版本以及zouxy09博主实现的多尺度时空上下文视觉追踪的C++版本。其中，C++代码已经解决了边界处理问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 时空上下文视觉跟踪(STC)包含Matlab和C++版本
    优质
    STC是一种先进的视觉跟踪技术，结合了时空上下文信息以提高追踪精度。本资源提供便捷的Matlab实现及高效稳定的C++版本，适用于研究与开发。 时空上下文视觉跟踪（STC）算法的代码包括原作者提供的matlab版本以及zouxy09博主实现的多尺度时空上下文视觉追踪的C++版本。其中，C++代码已经解决了边界处理问题。
  • Vision.rar_labview 跟踪_目标跟踪_视觉 LabVIEW
    优质
    本项目为基于LabVIEW开发的视觉目标跟踪系统，旨在实现高效、精准的目标识别与追踪功能，适用于多种应用场景。 LabVIEW在机器视觉方面有很多资料可供参考，特别是关于目标跟踪、颜色跟踪等方面的例子非常丰富。
  • Meanshift单目标跟踪算法（含Matlab和C语言版本）
    优质
    本书详细介绍了Meanshift算法在单目标跟踪中的应用，并提供了Matlab与C语言两种编程实现版本，适合计算机视觉领域的研究者和技术爱好者参考学习。 基于Meanshift的单目标跟踪算法实现说明如下： 1. 在RGB颜色空间进行分割，并使用一个16*16*16大小的直方图。 2. 目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照前述内容（原文中提到）。 3. 对于OpenCV版本，运行时按P键停止操作并截取目标对象；再次按下P键即可开始单个目标跟踪过程。 4. 在Matlab环境中，则需要将视频转换为一系列图片序列。系统会在第一帧暂停，并要求用户手动标定要追踪的目标区域；通过双击选定的区域后，算法会自动进行单目标跟踪。 原文参考博客文章有详细的解释和代码实现细节（原链接已被移除）。
  • STM32视觉跟踪小车
    优质
    简介：STM32视觉跟踪小车是一款基于STM32微控制器开发的智能车辆项目。该小车能够通过摄像头实时捕捉图像，并利用计算机视觉技术追踪目标物体或颜色，实现自动导航与跟随功能。 基于STM32F427作为主控芯片，并使用OpenMV摄像头来传输图像数据以完成巡线操作。默认情况下系统会寻找黑线进行导航，电机则采用减速电机。提供了一套完整的代码（简称KILL代码），包括了摄像头处理部分以及按键功能的实现，可供参考学习或移植。
  • OpenMV视觉跟踪小车
    优质
    OpenMV视觉跟踪小车是一款集成了OpenMV摄像头模块和微型控制系统的智能车辆。通过先进的图像识别算法，该小车能够自主追踪特定目标，并在复杂环境中灵活导航，广泛应用于教育、科研及自动化领域。 **OpenMV视觉追踪小车详解** OpenMV是一款开源的微型机器视觉处理器，以其小巧体积、低功耗及相对较低的成本为嵌入式视觉应用提供了强有力的支持。本项目利用OpenMV模块实现对特定物体（如小球）的识别与追踪，进而控制移动平台进行动态跟踪。接下来我们将深入探讨OpenMV的工作原理以及如何构建一个基于视觉的小车控制系统。 1. **硬件架构** OpenMV通常由微控制器和图像传感器组成，例如STM32系列处理器搭配OV7670或MT9V034摄像头模块。微控制器负责运行固件程序、解析来自传感器的图像数据，并执行所需的图像处理算法；而传感器则用于捕获环境中的画面并将其转化为数字信号供OpenMV进行进一步分析。 2. **图像识别与目标检测** 在使用Python MicroPython编程语言编写代码时，可以利用多种方法来实现视觉追踪功能。例如通过设置颜色阈值以区分特定色调的目标物（如红色小球）；或者运用模板匹配技术寻找预定义形状的物体等。OpenMV库提供了一系列函数支持这些操作，包括`frame_diff()`用于检测图像帧之间的差异、`find_color()`帮助识别目标的颜色以及`find_template()`进行模式匹配。 3. **电机控制** 当成功定位到追踪对象后，下一步便是将位置信息传递给小车的驱动系统。这通常涉及使用串行通信协议（如I2C或UART）与微控制器交换数据，并根据物体的具体坐标调整左右轮子的速度以便于接近目标物。 4. **运动规划和跟踪算法** 实现有效的视觉追踪不仅需要实时检测到目标，还需要合理的移动策略来引导车辆。常用的方法包括PID控制、追击-规避（Pursuit-Evasion）等策略。其中PID控制器通过调节电机速度以减小与目标之间的距离偏差；而追击-规避策略则模拟追赶者的行为模式以便更高效地接近追踪对象。 5. **硬件搭建和软件开发** 要构建一个基于OpenMV的视觉跟踪系统，需要准备必要的组件：包括移动平台底盘、轮子、电机驱动板、电池及OpenMV模块等。将这些部件组装在一起后编写相应的图像处理与控制程序代码，并通过调试优化确保整个系统的准确性和稳定性。 6. **挑战和改进** 在实际应用过程中可能会遇到诸如光照变化或背景干扰等问题，这些问题可以通过增加光源补偿机制或者引入背景消除算法来解决；同时也可以不断调整和完善运动规划策略以提高追踪效果。此外，在硬件层面进行升级（例如采用更高性能的传感器或更强力的电机）同样有助于提升系统的整体表现。 OpenMV视觉跟踪小车项目结合了嵌入式视觉、电机控制及路径规划等多个技术领域，既考验设计师在电路设计方面的技能也要求具备良好的编程能力。通过持续的学习和实践，你可以开发出一款智能化且灵活的小车，在各种场景中表现出色。
  • MIL视频目标跟踪的官方源码（含MATLAB和C++双版本，可执行）及原论文
    优质
    本资源提供MIL视频目标跟踪算法的官方源代码，包含MATLAB与C++两个版本，并附带完整可执行文件及原始研究论文。 视频目标跟踪领域经典论文MIL（Robust Object Tracking with Online Multiple Instance Learning）对应的源码及论文原文包括MATLAB代码和C++代码两个版本的实现。由于官方页面不再提供源码支持，这里分享本人以前下载的官方源码供网友学习研究使用。压缩包文件清单如下：1. gsoc11_tracking-master.zip 2. MilTracker-V1.0.zip 3. MilTrack_matlab_v1.0.rar 4. MilTrack_matlab_v1.0_runnable_and_with_comment.rar 其中，第1至第3个文件为官方源代码。第4号文件主要增加了注释，并且其MATLAB源码经过本人亲自运行验证过。
  • 在VisDrone数据集下的视觉跟踪-Yolov5_DeepSort_Pytorch-visdrone.zip
    优质
    本资源包提供基于VisDrone数据集的视觉目标跟踪解决方案，采用Yolov5进行对象检测与DeepSort算法进行跟踪，适用于多种监控视频分析场景。 在VisDrone数据集场景下使用YOLOv5-deepsort进行视觉检测和跟踪的代码已经准备好。该代码包括用VisDrone数据集训练好的两个模型：YOLOv5s-visdrone.pt 和 YOLOv5m-visdrone.pt，以及相应的训练曲线图。环境配置已完成，安装后可以直接使用，并且包含相关场景下的测试视频及其跟踪结果。此外，目标运动的质心坐标已被保存下来，可以用来绘制目标运动轨迹。
  • 基于MATLAB的SRDCF视觉跟踪算法代码
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB实现的SRDCF（稀疏回归结合密集频率）算法代码，用于高效准确地进行视频序列中的目标跟踪。 计算机视觉跟踪算法SRDCF（正则化约束的KCF/DCF算法）的MATLAB代码可以被直接运行。只需将demo.m文件中的数据路径改为自己的即可使用。此外，还附带了作者论文以及关于该代码的各种解读文档。
  • 17种视觉目标跟踪算法的代码、论文和原理详解打包下载.rar
    优质
    本资源包含17种主流视觉目标跟踪算法的详细资料，包括源代码、学术论文及工作原理解析。适合研究与学习使用。 本段落档整理了17种视觉目标跟踪算法（包括相关滤波和深度学习两大派系）的代码、论文以及个人的学习心得与网上权威解读。这些代码使用MATLAB、Python和C语言实现，大部分已调试通过。包含的具体算法有BACF、C-COT、CFLB、CN、CSK、CSRDCF、DSST、fDSST、KCF、LMCF、MCCF、MOSSE、MOSSE_CA、SAMF、SRDCF、STAPLE和STRCF。
  • MATLAB仿真的STC跟踪算法源码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB仿真的STC（空间时变码）跟踪算法源代码，适用于研究和开发需要信号处理与通信领域的技术应用。 包含仿真图片、MATLAB源码及算法对应论文，解压后可直接运行，通过鼠标框定跟踪目标。