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摘要：在交通场景下进行多目标跟踪时，如何正确检测出车辆间的相互遮挡是影响车辆跟踪结果的关键。针对问题，运用投
影理论分析交通场景的三维几何投影特征．用长方体投影轮廓模型对车辆进行建模，重构其乏维投影轮廓，以进行遮挡的检
测和分离。与以往的方法相比，它在估计出的车辆外形轮廓基础t-进行遮挡检测，不需要匹配操作，计算量较小，并能解决
基于匹配的方法无法对付的初始遮挡问题。用实验验证了该算法的有效性。-In multi—object tracking of traf氍c scene。how
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
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图像处理 o 梯度 边缘和角点 o 采样 差值和几何变换 o 形态学操作 o 滤波和彩色变换 o 金字塔及其应用 o 连接组件 o 图像和轮廓矩 o 特殊图像变换 o 直方图 o 匹配 结构分析 o 轮廓处理 o 计算几何 o 平面划分 运动分析和对象跟踪 o 背景统计量的累积 o 运动模板 o 对象跟踪 o 光流 o 预估器 模式识别 o 目标检测 照相机定标和三维重建 o 照相机定标 o 姿态估计 o 极线几何 函数列表 参考图像处理注意:本章描述图像处理和分析的一些函数-O gradien
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使用特征点来代表图像的内容，运动目标跟踪，物体识别，图像配准，全景图像拼接，三维重建-The use of feature points to represent the content of the image, moving object tracking, object recognition, image registration, image mosaics, 3D reconstruction
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Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
Applications include object recognition, robotic mapping and na
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SIFT匹配（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Matching SIFT (Scale invariant feature transform, Scale invariant feature transform) is a co
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Many applications require tracking of complex 3D objects. These
include visual servoing of robotic arms on specific target objects, Augmented
Reality systems that require real-time registration of the object
to be augmented, and head tracking syst
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本书是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖 Python 语言讲解了基础理论与算法,并通过
大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、
立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。(This book is an authoritative guide to computer vision programming, which explains basic theories and algorithms based on
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《Python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。("Python Computer Vision Programming" is a practical guide to computer vision pro
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