视觉软件算法有几种(视觉软件算法有几种)
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本文目录:
一、计算机视觉中,目前有哪些经典的目标跟踪算法
跟踪是一个很混乱的方向。
比如TLD、CT、Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了。09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering, 或者一些MeanShift/CamShift的变形,比如特征变了,比如对问题的假设变了。
后来突然出现一些tracking by detection的方法,之前的很多朋友就觉得这是耍流氓。比如TLD,严格的跟踪算法也许只是里面的Forward/Backward Opitcal Flow的部分,但是效果很Impressive,所以不管怎样,一下就火了。
之后所谓的跟踪就不再是一个传统的跟踪问题,而是一个综合的工程问题。online learning,random projection ,sparse learning的东西都加进来,大家其实到底是在做跟踪还是在做检测或者online learning,其实已经不重要,因为衡量的标准是你在某些public dataset上的精度。
但这些对实际的项目有没有帮助呢?
这是个很有意思的地方,在很多时候,我们之所以需要跟踪算法,是因为我们的检测算法很慢,跟踪很快。基本上当前排名前几的跟踪算法都很难用在这样的情况下,因为你实际的速度已经太慢了,比如TLD,CT,还有Struct,如果目标超过十个,基本上就炸了。况且还有些跟踪算法自己drift掉了也不知道,比如第一版本的CT是无法处理drift的问题的,TLD是可以的,究其原因还是因为检测算法比较鲁棒啊……
实际中我觉得速度极快,实现也简单的纯跟踪算法居然是NCC和Overlap。
NCC很简单,这个是对点进行的,对于区域也有很多变种,网上有一些相关的资源。
Overlap是我取的名字,一般用在里面,假如你的摄像头是静止的,背景建模之后出来的前景可以是一个一个的blob,对相邻两帧的blob检测是否Overlap就可以得到track。在一些真实场景下,这个算法是非常有效的。关于背景template的问题在真实的里面也是很好解决的。
坐在电脑前面调试代码tuning 各种阈值让跟踪算法在某一个帧下面不要drift的事情我是再也不想干了。
顺祝你2015幸福快乐。
二、市面上有哪些比较不错的机器视觉算法?
华汉伟业的机器视觉算法是公认的实力派!华汉伟业的自研算法优化采用了指令集、并行算法等技术手段,并且与国际一流算法开发包Halcon进行对比测试,算法精度误差小于10-4,速度与其相当,在国内传统机器视觉领域,处于第一梯队。目前国内视觉厂商多数处于应用层开发,使用国外算法库进行开发,缺少自己底层算法开发和优化能力,华汉伟业算法开发包可以实现国产替代,提升国内在视觉领域的基础开发能力,目前已经在多个产线实现了落地批量应用,其功能、性能及稳定性得到验证,并获得客户的高度认同。 不妨百度下
三、视觉算法和图像算法的区别
视觉算法:机器视觉,专注于机器模拟动物视觉的算法。着重指定图像识别,分类等视觉人物算法。
图像算法:专注于图像类的算法,不强调模拟视觉的功能。着重指图像增强,人像美化(美图),图像修补,就是 photo shop上的算法。
两者采用的基本理论大量交叉。
视觉算法由图像算法和分类和拟合算法组成。
图像算法:边缘提取,图像分割,二值化,各类图像处理都称为图像算法
四、cv算法是什么呀?
cv算法是计算机视觉算法。是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。
定义:
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的,被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说,就是给计算机安装上眼睛(照相机)和大脑(算法),让计算机能够感知环境。
我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象,具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。
以上就是关于视觉软件算法有几种相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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