問題タブ [mean-shift]

私は、オブジェクトを追跡するために平均シフトがどのように機能するかを知っています：

1. 関心領域のヒストグラム
2. 逆投影画像
3. 重心の計算
4. ROI の中心を重心に反復的に適応させる

しかし、カムシフト アルゴリズムは、オブジェクト サイズの変更の問題をどのように解決できるのでしょうか (たとえば、オブジェクトがカメラに向かって移動する場合など)。

ウィキペディアでヘルプを見つけようとしましたが、フランス語で書かれており、他に利用できる言語はありません。

Pythonで平均シフトクラスタリング法を使用して、クラスター領域を生成することができました。データは、経度と緯度のデータ約 7000 の CSV ファイルから取得されました。コードと結果を以下に示します。問題は、各クラスター領域からクラスターメンバーをどのように生成できるかです。

クラスタリング結果

Python初心者はこちら。このコードを実行しようとしていますが、オブジェクトが反復可能ではないというエラー メッセージが表示されます。私が間違っていることについてアドバイスをいただければ幸いです。ありがとう。

ここに私が得るエラーコードがあります:

ビデオフレームで平均シフトカラーベースの画像セグメンテーションを行っています。これが私のコードです：

平均シフトの実装のために最初のフレームを送信し、他のすべてのフレームに同じ結果の平均を使用して、ユークリッド距離に基づいてそれぞれのクラスターを計算しています (私のフレームには小さな変更があります)。

問題: プロファイラーは、iamresize および VideoReader 関数の実行に時間がかかりすぎると通知します。代用できるものはありますか？

道路を2方向に横断する人の数をカウントするPythonプログラムを構築しようとしています。動画ファイルはこんな感じ

検出フェーズでは、BackgroundSubtractorMOG() を使用して人々を検出しています。問題は、各オブジェクトを個別に識別し、連続する各フレームでの動きを追跡することです。

その目的で MeanShift を使用することを考えていますが、問題は、オブジェクトの追跡フェーズに移行する方法、または追跡ウィンドウを初期化する方法がわからないことです。私の場合、各フレームでオブジェクトを個別に検出することになります。

オブジェクトが以前に検出されているかどうかを検出する方法を知りたいです。