camshift和opencv的结合

Question

我正在尝试使用 OpenCV 进行对象检测工作。但是有一些事情让我感到困惑。像 camshift 和 kalman 滤波器这样的跟踪和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。我已经根据 OpenCV 教程的 feature2d（使用 SURF）和 motion_analysis_and_object_tracking（使用 camshift）进行了一些编码。似乎它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 特征匹配结合起来是不是一种好方法？...也许可以应用更多的东西，比如轮廓匹配？

Answer 1

简短的回答是：

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

对象跟踪是寻找对象位置的过程 使用先前帧中的信息。跟踪和跟踪的区别 检测是当两个过程都定位对象的位置时， 检测 不使用来自先前帧的任何信息来定位 对象。

看看"Object Tracking: A Survey" by Alper Yilmaz, Omar Javed and Mubarak Shah。本文全面概述了检测和跟踪技术。