camshift和opencv的组合

Question

我正在尝试使用OpenCV进行对象检测作业。但有些东西让我感到困惑。跟踪＆amp;像camshift和kalman滤波器这样的预测算法可以完成跟踪任务，而SURF匹配方法也可以做到这一点。

我不太明白这两种方法之间的区别。我已经完成了一些基于feature2d（使用了SURF）和OpenCV教程的motion_analysis_and_object_tracking（使用camshift）的编码。看起来他们只是一个目的的两种手段。我是对的还是我错过了一些概念？

将camshift跟踪与SURF特征匹配相结合是一种很好的方法吗？......也许可以应用更多的东西，比如轮廓匹配？

Answer 1

简短回答是：

1. 使用关键点（SURF）或任何其他方法检测有趣的对象。
2. 获取对象的边界矩形并将其作为对象跟踪器的输入传递（例如CAMShift）。
3. 使用对象跟踪器，除非对象不会丢失。

对象跟踪是查找对象位置的过程 使用先前帧中的信息。跟踪与之间的区别 检测是当两个过程都定位对象的位置时， detection 不使用以前帧中的任何信息来本地化 对象

看看"Object Tracking: A Survey" by Alper Yilmaz, Omar Javed and Mubarak Shah。本文包含检测和跟踪技术的全面概述。