主要内容

跟踪和运动估计

光流、活动识别、运动估计和跟踪

运动估计和跟踪是许多计算机视觉应用中的关键活动,包括活动识别,交通监控,汽车安全和监视。

计算机Vision Toolbox™提供视频跟踪算法,例如连续自适应平均换档(CAPShift)和Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)。您可以使用这些算法来跟踪单个对象或在更复杂的跟踪系统中作为构建块。该工具箱还提供了包含包含的多个对象跟踪的框架卡尔曼滤波匈牙利算法分配目标检测跟踪。

运动估计是确定相邻视频帧之间的块的移动的过程。该工具箱包括运动估计算法,例如光流、块匹配和模板匹配。这些算法创建运动矢量,它可以与整个图像、块、任意块或单个像素相关。对于块和模板匹配,寻找最佳匹配的评价指标包括均方误差(MSE)、平均绝对偏差(MAD)、最大绝对差(MaxAD)、绝对差和(SAD)和平方差和(SSD)。

功能

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Vision.BinaryFilereader. 从二进制文件中读取视频数据
愿景。BinaryFileWriter 将二进制视频数据写入文件
vision.deployapleatedvideoplayer. 显示视频
Vision.videoplayer. 播放视频或显示图像
愿景。VideoFileReader 从视频文件读取视频帧和音频样本
愿景。VideoFileWriter 将视频帧和音频样本写入视频文件
赋予DESTRIECTIONSTOTRACKS. 分配检测以跟踪MultiObject跟踪
bbox2points 将矩形转换为角点列表
configureKalmanFilter 创建目标跟踪的卡尔曼滤波器
愿景。KalmanFilter 测量、状态和状态估计误差协方差的修正
愿景。HistogramBasedTracker 基于直方图对象跟踪
Vision.PointCracker. 利用kade - lucas - tomasi (KLT)算法跟踪视频点
Vision.BlockMatcher. 估计图像或视频帧之间的运动
愿景。TemplateMatcher 在图像中定位模板
opticalFlow 用于存储光流矩阵的对象
Motoollflowfarneback. 目的利用Farneback方法估计光流
opticalFlowHS 用Horn-Schunck方法估计光流的目标
opticalFlowLK 应用卢卡斯-卡纳德方法估计光流的目标
opticalFlowLKDoG 目标用高斯方法的Lucas-Kanade导数估计光流
Vision.BlockMatcher. 估计图像或视频帧之间的运动
愿景。TemplateMatcher 在图像中定位模板
InsertMarker. 在图像或视频中插入标记
insertShape 在图像或视频中插入形状
InsertObjectAnnotation. 注释真彩色或灰度图像或视频流
insertText 在图像或视频中插入文本
imshow 显示图象
imshowpair 比较图像之间的差异

主题

多个对象跟踪

跟踪是在视频流中随时间定位一个或多个运动对象的过程。

特色的例子