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利用卡尔曼滤波对自由落体的目标小球进行跟踪,其中有些视频演示跟踪过程.-The use of Kalman filter to the objective of free-fall
应用背景目前针对监控市场上的跟踪，特别是球机目标跟踪的情况下，因为在跟踪的过程中场景实时的在改变，只有有一个有效的物体特征跟踪算法才能把物体跟踪到，TLD算法就是一个这样的算法。关
目标跟踪，用于监控，视频检测，模版匹配，opencv中最基础的部分，使用均值漂移，不断迭代，计算量小，速度快，可以用来学习基础的东西
基于opencv，利用卡尔曼滤波实现了单目标的跟踪
基于OpenCV编写的使用Kalman滤波器跟踪一个旋转的点程序。代码来自《OpenCV教程基础篇》一书-OpenCV prepared based on the use of K
应用背景主要用于单目标跟踪，基于HSV颜色空间，对亮度的变化敏感度较低。关键技术改善了基于RGB色彩空间的粒子滤波的单目标跟踪。全部代码有注释，通俗易懂。
应用背景主要应用于目标的跟踪，在跟踪上我们主要利用时间的序列，而忽略了空间的利用，本文就是来讨论空间在跟踪过程中的对目标跟踪的作用，通过计算目标的空间背景特性来改善目标跟踪过程中的
基于opencv的目标鼠标选择后跟踪并画出框
应用背景一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法
opencv 使用卡尔曼滤波器跟踪一个旋转的点-opencv using the Kalman filter to track a rotating point
基于混合高斯模型(GMM)和CamShift算法的多目标检测与跟踪，基于OpenCV实现的，压缩包里包括代码和测试数据，要运行需要自己配置头文件和依赖库的路径。可以用于车辆和行人的
该工程是基于粒子滤波器的目标跟踪的实现代码，利用粒子滤波器预测目标状态，再根据颜色直方图进行最优匹配，通过计算Bhattacharyya系数校正权重值，更新状态值作为跟踪输出，最后