基于meanshift的单目标跟踪算法实现说明：1.RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图2.目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文3.opencv版本运转：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪4.Matlab版本，将视频改为图片序列，第一帧停止，手工标定目标，双击目标区域，进行单目标跟踪。
博客地址：http://blog.csdn.net/jinshen
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2017/8/5 16:53:46
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非常完整的帧差法多目标跟踪Matlab代码，并提供了完整的文档引见，非常适合初学者学习。
注：运行时要改一下文件路径，以及把视频文件转成图像序列（代码可百度）输入。
注：运行时要改一下文件路径，以及把视频文件转成图像序列（代码可百度）输入。
2018/8/2 7:04:47
30.04MB
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【内附详细说明文档】本项目是使用python，利用opencv库实现的共8个视频处理算法，包括：目标跟踪算法Meanshift,Camshift；
稀疏光流以及稠密光流的计算OpticalFlow,OpticalFlow_full，前景检测算法MOG,CNT,GMG,GSOC,LSBP。
代码简约易读，可做为python课设参考资料，或者供图像处理爱好者学习。
稀疏光流以及稠密光流的计算OpticalFlow,OpticalFlow_full，前景检测算法MOG,CNT,GMG,GSOC,LSBP。
代码简约易读，可做为python课设参考资料，或者供图像处理爱好者学习。
2021/3/17 23:51:40
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FasterR-CNN+粒子群优化+图像配准首先利用深度学习FasterR-CNN，在训练好训练集的情况下检测和提取当前帧中的目标，利用5.1节的动目标提取算法校验目标；
然后以此作为接下来配准的模板，利用多自由度的图像配准来求解图像变换参数，并结合粒子群优化PSO的快速求解功能[20]，高速的配准定位、跟踪与提取目标，将算法处理速度提升到了每秒60帧以上（配准时的速度）。
在配准过程中，如果出现配准相似度低于设定阈值，则认为目标跟踪失败，此时将重新利用FasterR-CNN检测与提取新目标，并重复过程。
然后以此作为接下来配准的模板，利用多自由度的图像配准来求解图像变换参数，并结合粒子群优化PSO的快速求解功能[20]，高速的配准定位、跟踪与提取目标，将算法处理速度提升到了每秒60帧以上（配准时的速度）。
在配准过程中，如果出现配准相似度低于设定阈值，则认为目标跟踪失败，此时将重新利用FasterR-CNN检测与提取新目标，并重复过程。
2016/7/19 20:38:15
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将几种基本的卡尔曼滤波模型集中到一起处理目标跟踪问题，包含singer模型，CA模型，CT模型等等，是入门的好例子，希望对大家有协助
2017/3/26 14:37:02
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将MD大神提出的CN特征融合到KCF中，采用的是简单的线性相加。
里面的有的正文谷歌翻译的，可以无视
里面的有的正文谷歌翻译的，可以无视
2015/5/21 4:31:24
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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