實(shí)現(xiàn)12種不同的算法來跟蹤視頻和網(wǎng)絡(luò)攝像頭中的對象！

你會學(xué)到:
使用Python和OpenCV跟蹤視頻和網(wǎng)絡(luò)攝像頭中的對象
理解跟蹤算法的基本直覺
實(shí)現(xiàn)12種跟蹤算法
了解對象檢測和對象跟蹤之間的區(qū)別

要求
程序設(shè)計邏輯
基本Python編程

MP4 |視頻:h264，1280×720 |音頻:AAC，44.1 KHz，2 Ch
語言：英語+中英文字幕（根據(jù)原英文字幕機(jī)譯更準(zhǔn)確） |時長:33節(jié)課(4h 44m) |大小解壓后:2.33 GB

描述
目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺的一個子領(lǐng)域，其目標(biāo)是在視頻的連續(xù)幀中定位目標(biāo)。一個應(yīng)用的例子是視頻監(jiān)控和安全系統(tǒng)，其中可以檢測到可疑的行動。其他的例子還有高速公路上交通的監(jiān)控，以及足球比賽中球員運(yùn)動的分析！在最后一個例子中，可以追蹤球員在比賽中走的完整路線。

為了帶您進(jìn)入這一領(lǐng)域，在本課程中，您將學(xué)習(xí)使用Python語言和OpenCV庫的主要對象跟蹤算法！你將學(xué)習(xí)關(guān)于12(十二)種算法的基本直覺，并一步一步地實(shí)現(xiàn)它們！在課程結(jié)束時，您將知道如何將跟蹤算法應(yīng)用于視頻，因此您將能夠開發(fā)自己的項目。將涵蓋以下算法:Boosting、MIL(多實(shí)例學(xué)習(xí))、KCF(核相關(guān)濾波器)、CSRT(具有通道和空間可靠性的鑒別相關(guān)濾波器)、MedianFlow、TLD(跟蹤學(xué)習(xí)檢測)、MOSSE(最小輸出平方和)誤差)、Goturn(使用回歸網(wǎng)絡(luò)的通用對象跟蹤)、Meanshift、CAMShift(連續(xù)自適應(yīng)Meanshift)、光流稀疏和光流密集。

您將學(xué)習(xí)所有算法的基本直覺，然后，我們將使用PyCharm IDE實(shí)現(xiàn)和測試它們。需要強(qiáng)調(diào)的是，課程的目標(biāo)是盡可能的實(shí)用，所以，不要對理論期望太高，因為你將只學(xué)習(xí)每個算法的基本方面。展示所有這些算法的目的是讓你有一個觀點(diǎn)，根據(jù)應(yīng)用的類型可以使用不同的算法，所以你可以根據(jù)你試圖解決的問題選擇最好的算法。

這門課是給誰的
剛開始學(xué)習(xí)計算機(jī)視覺和目標(biāo)跟蹤的初學(xué)者
正在學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)學(xué)科的本科生
任何對人工智能或計算機(jī)視覺感興趣的人
希望擴(kuò)大投資組合的數(shù)據(jù)科學(xué)家

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于Python和OpenCV的目标跟踪学习教程 Object Tracking using Python and OpenCV的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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