1、目標檢測理論包括光流法、幀間差分法和背景差分法，
目標分割理論包括全域性閾值法和區域性閾值法，
目標跟蹤的均值漂移法和卡爾曼濾波法。
2、基於opencv的目標跟蹤軟體設計於實現
在vc環境下，按照單文件/多檢視的結構組建了乙個多文件/多檢視的軟體架構。
3、幀間差分法雖然演算法簡單，程式複雜度低，實時性好，但對閾值的選擇有很大依賴性，過低時，抑制不了影象中的雜訊。過高時，忽略了過多有用的畫素點，而且對紋理均勻的目標來說，運動的過快或過慢，演算法的結果都不理想。這在一定程度上限制了它的使用。
4、如果背景影象處於靜止狀態，除了運動目標區域變化外，其餘均保持這種情況是背景差分法的理想情況
5、目標跟蹤技術跟蹤方法分為四大類：
基於區域的跟蹤，基於特徵的跟蹤，基於變形模板的跟蹤、基於模型的跟蹤。
應用比較廣泛的有基於meanshift的目標跟蹤方法，
6、在目標跟蹤系統中，軟體系統是整個系統的核心。一般來說，軟體系統要完成以下的任務：
較好的控制整個系統的執行、合理的排程分配系統資源、實時的處理分析資料、友好的顯示測量結果等。
7、本文採用多文件、多檢視應用程式與對話方塊應用程式相結合的方式；
8、從功能劃分，程式結構可以分為三大工程模組。一是影象採集和獲取模組，二是跟蹤資料處理和分析模組，三是實時資料顯示模組
基於Opencv的多目標跟蹤
python實現 import cv2 import sys major ver,minor ver,subminor ver cv2.version split print major ver,minor ver,subminor ver if name main 建立 boosting mil ...
基於OpenCV的多目標動態檢測與跟蹤
1 源 include stdafx.h include include include include include include include include include include include 跟蹤引數 const double mhi duration 0.5 最大跟蹤時間...
目標跟蹤方法 基於輪廓跟蹤
一 理論 該方法的基本思想是使用一組封閉的輪廓曲線來表徵目標，將曲線作為模板，在相鄰幀的邊緣影象中匹配並跟蹤該模板。該方法與基於區域的跟蹤方法相類似，都存在目標模板匹配和目標模板更新兩個環節，但是該方法是在二值化影象中匹配目標的輪廓模板，大大減小了計算量，提高了匹配的速度。主動輪廓模型方法是近些年來...