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video tracking object, can get the contour of the object
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运动目标轮廓跟踪代码，运用OPENCV实现，效果还不错-Moving object contour tracking code, the use of OPENCV implementation, results were pretty good
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Snake模型是广泛应用于数字图像处理的目标轮廓跟踪算法-Snake model is widely used in digital image processing of the object contour tracking algorithm
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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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一种snake算法实现轮廓跟踪，可用于图像分割、目标识别等图像处理相关领域。-Of a snake contour tracking algorithm can be used for image segmentation, object recognition and other image processing related fields.
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对图象中的物体实现很好的轮廓跟踪，效果很好-The image of an object to achieve a good contour tracking, good results
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用于物体目标轮廓的提取与跟踪，能更好的识别出物体轮廓。-Target contour for object extraction and tracking, to better identify the contours of objects.
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介绍了二值图像中目标物体轮廓的边界跟踪算法-Describes the object in binary image boundary contour tracking algorithm
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室外场景下由于场景背景条件变化容易导致视频目标跟踪稳定性差。该文提出一种利用红外和可见光传感
器的双通道视频目标跟踪方法。该算法利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，结合均值漂移
算法与水平集曲线演化实现目标定位，并给出了目标尺度和模板更新方法；对多目标跟踪的互相遮挡问题，通过判
断目标合并与分离实现遮挡时多个目标的定位。实验结果表明，该文方法能够有效处理光照变化、阴影、遮挡等情
况，实现目标的稳定跟踪。-Considering the poor stabilit
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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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opencv 视频中运动物体轮廓跟踪监测。-opencv moving object contour tracking and monitoring.
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本文提出一种通过实时调整目标特征权值来进行背景自适应跟踪的算法。首先，定义了一种综合特征集合用以描述目标的颜色和局部轮廓。其次，提出了在滤波框架中对目标特征进行评估的算法，从而使得具有强区分能力的特征占有较大的权值，进而使其能够在跟踪过程起到较大的作用。采用传统的Kalman 滤波和粒子滤波对所提出的算法进行了验证。-In this paper, we propose a new adaptive visual object tracking method based on
online f
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matlab图像处理作业，对一段视频中的运动物体进行实时跟踪。利用surf进行每两帧图像的配准，并利用帧间差分法，找到物体轮廓，可追踪两个目标，请在matlab2013b环境下运行-Matlab image processing operations, real-time tracking of a moving object in video. Using surf every two frames of image registration, and use the interframe d
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labview vision范例， 用于object tracking(labview vision example, for object tracking)
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labview example for object tracking(the previous one is for contour analysis)(labview example for object tracking)
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non rigid objetcs tracking
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