专栏名称: 机器学习研究会

机器学习研究会是北京大学大数据与机器学习创新中心旗下的学生组织，旨在构建一个机器学习从事者交流的平台。除了及时分享领域资讯外，协会还会举办各种业界巨头/学术神牛讲座、学术大牛沙龙分享会、real data 创新竞赛等活动。

【学习】使用OpenCV的目标跟踪技术（C ++ / Python）

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-02-15 18:23

正文

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摘要

转自：视觉机器人

在本教程中，我们将了解OpenCV 3.0中引入的OpenCV跟踪API。我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.2 - BOOSTING， MIL， KCF，TLD，MEDIANFLOW和GOTURN中提供的6种不同的跟踪器。我们还将学习现代跟踪算法背后的一般理论。

In this tutorial, we will learn about OpenCV tracking API that was introduced in OpenCV 3.0. We will learn how and when to use the 6 different trackers available in OpenCV 3.2 — BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MEDIANFLOW, and GOTURN. We will also learn the general theory behind modern tracking algorithms.

This problem has been perfectly solved by my friend Boris Babenko as shown in this flawless real-time face tracker below! Jokes aside, the animation demonstrates what we want from an ideal object tracker — speed, accuracy, and robustness to occlusion.

链接：

http://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/

原文链接：

http://weibo.com/5501429448/Evucdcljt?from=page_1005055501429448_profile&wvr=6&mod=weibotime&type=comment#_rnd1487147919242

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【学习】使用OpenCV的目标跟踪技术（C ++ / Python）

正文

在本教程中，我们将了解OpenCV 3.0中引入的OpenCV跟踪API。 我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.2 - BOOSTING， MIL， KCF，TLD，MEDIANFLOW和GOTURN中提供的6种不同的跟踪器。 我们还将学习现代跟踪算法背后的一般理论。

在本教程中，我们将了解OpenCV 3.0中引入的OpenCV跟踪API。我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.2 - BOOSTING， MIL， KCF，TLD，MEDIANFLOW和GOTURN中提供的6种不同的跟踪器。我们还将学习现代跟踪算法背后的一般理论。