TLD之跟踪篇
目标跟踪的一般思想是跟踪目标中关键点。TLD也是跟踪点(但不是跟踪SIFT之类的关键点)。...
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2015-01-27 18:38:46
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TLD之学习篇
这一部分是TLD算法的核心之处,有了前面两篇的铺垫,终于可以毫无顾忌的说说这一部分了。不过,还有一座大山,程序的初始化,这是程序运行的铺垫,内容很多……。...
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2015-01-27 18:36:41
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近来在研究跟踪,跟踪的方法其实有很多,如粒子滤波(pf)、meanshift跟踪,以及KLT跟踪或叫Lucas光流法,这些方法各自有各自的有点,对于粒子滤波而言,它能够比较好的在全局搜索到最优解,但其求解速度相对较慢,由于其是基于颜色直方图的计算,所以对相同颜色东西不太能够区别,meanshift方...
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2015-01-27 18:13:26
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标签
标签用于在网页开头生成HTML的元素,它只有一个用于显示用户语言的lang属性:
有时候由于tld文件的版本问题(新的版本将locale改为lang),导致在访问该页面时会报如下错误:
Unable to findsetter method for attribute: lang
即没有找到这个标签的lang属性
解决方案:
将
改为
或删除(依据情况)...
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2015-01-26 10:21:19
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Tag接口
任何一个标签都对应着一个java类,该类必须实现Tag接口,JSP遇到一个标签后后,将通过一个tld文件查找该标签的实现类,并运行该类的相关方法
import javax.servlet.jsp.JspException;
import javax.servlet.jsp.PageContext;
import javax.servlet.jsp.tagext.Tag;
pub...
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2015-01-22 09:28:39
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在这一节中,主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift,因为它是连续自使用的meanShift,所以这2个函数opencv中都有,且都很重要。为了让大家先达到一个感性认识。这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改。
Camshift函数的原型为:RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, ...
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2015-01-19 15:51:42
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Mean Shift,我们 翻译为“均值飘移”。其在聚类,图像平滑。图像切割和跟踪方面得到了比較广泛的应用。因为本人眼下研究跟踪方面的东西,故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪,从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。 (下面某些部分转载常峰学长的“Mean Shift概述”)...
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2015-01-08 13:07:55
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这个文章并不是详细的讲解,只是总结一下我用meanshift的一些体会
先简单说一下meanshift算法的原理:
如下图所示,先指定一个区域,通过把指定区域的几何中心与质心想比较,如果相差较大,将区域的几何中心移到质心处,然后继续做比较。直到这个区域的几何中心与质心重合。用这个方法,可以找到一个图片中点最密集的地方。
将meanshift应用于目标跟踪,其实就是构造一个运行图片的P...
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2015-01-06 21:43:29
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基于视频的目标跟踪,很多人都在做,也有很多文章。可是究竟有什么用途呢?首先,基于视频,这就受限很多。因为计算机始终是没有人智能,基于视频只能是通过一些颜色、纹理之类的信息来跟踪。其准确性十分有限。光是检测出正确目标的可能性就不大,更别说是跟踪准确了。就算跟踪十分准确,那人突然换件衣服,照样难以跟踪。...
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2015-01-06 13:32:09
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Tracking学习系列原创,转载标明出处:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/40144497这篇文章非常赞啊!非常有必要将其好好的学习,今天首先记录它的代码思路(具体的推导过程后面会给出的)。首先,这篇文章使用的决策函数是一个结构风险最小化...
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2015-01-03 11:51:11
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