机器视觉 OpenCV—python 多目标跟踪与视频分析

在上一篇中，我们了解目标跟踪（光流），这次我们在视频监控与分析中，视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法进行协同工作。该算法实现了匈牙利算法与卡尔曼滤波的多目标跟踪。
贡献者：俄罗斯的Andrey Smorodov
github下载：https://github.com/Smorodov/Multitarget-tracker.git

该库包含的内容有：
1.背景减: 内置来自OpenCV的 Vibe, SuBSENSE， LOBSTER，MOG2算法 ; 来自opencv_contrib的MOG, GMG 和 CNT算法;
2.前景分割: contours;
3.匹配算法: 基于加权二分图的算法或者匈牙利算法;
4.跟踪算法: 卡尔曼滤波跟踪目标中心或者目标的坐标与尺度;
5.基于LK optical flow的轨迹平滑;
6.KCF, MIL, MedianFlow, GOTURN, MOSSE or CSRT 跟踪丢失的目标和碰撞解决；
7.OpenCV的Haar人脸检测；
8.基于HOG 与 C4算法的行人检测；
9.来自 chuanqi305/MobileNet-SSD 的SSD目标检测；
10.来自 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 的YOLO和Tiny YOLO目标检测
11.遗留物检测；
12.车辆计数。

待续

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