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opencv--压缩感知的跟踪算法

于 2022-01-28 发布 文件大小:6.34 kB
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代码说明:

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。该跟踪算法非常简单,但是实验结果很鲁棒,速度大概能到达40帧/秒。关键技术压缩跟踪算法: 输入:第t帧图像 1、在t-1帧跟踪到的目标位置It-1的周围(也就是满足Dγ={z|||l(z)−lt−1||

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    用于边缘分割效果很好。% 第二种算法采用的是形态学中的腐蚀和膨胀运算。首先,对图像进行低通滤波,消除细小噪声的干扰。 % 在滤波时,没有采用传统的中值滤波器,而是采用顺序统计滤波器ordfilt2。%                           imm=ordfilt2(im,n,ones(N,M));% 上式表示,将ones(N,M)范围内的像素值依次排序,用第n个像素点的值代替该点的像素值,% 此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊,在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。% 之后,设定门限值,将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15(或20)。% 对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算,将得到的结果与原图像相减,图像上所剩的点即为角点。% 先膨胀运算,再腐蚀运算,SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。% SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。% 知要检测的目标的形状为弧形,所以SE的形状也应该为弧形。
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