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opencv - OpenCV 3.4 KCF トラッカー HOG 機能 (C++)
OpenCV 3.4 KCF トラッカー (C++) で、HOG 機能が有効になっているかどうかを確認する方法と、HOG 関連のパラメーターを設定する方法を教えてください。
c++ - opencv を使用した制御された環境でのビデオ トラッキング用のトラッキング マーカーとトラッキング アルゴリズムの選択
ビデオ内の 2 つのオブジェクトの xy 水平投影が必要です。私は環境を完全に制御できるので、カメラを中心に置いています。（ビデオ自体には興味がありませんが、ビデオから、トラックを適切な単位に調整するための手段も得られます）。
opencv に実装されている追跡アルゴリズムの 1 つを使用することを考えています。私はサンプルビデオでサンプルコードを実行して遊んでいましたが、うまくいきました。
私の最初の最も重要な質問は、次のとおりです。選択の自由がある場合、使用できる最高のマーカーは何ですか? 明るいLEDが一番簡単だと思っていました。しかし、このアルゴリズムが複雑な形状やより多くの機能を持つオブジェクトでうまく機能するかどうかはわかりません. QRコードはもっとうまく機能しますか? マーカーが動いたり傾いたりするので、よくわかりません。ライトの音は良く、傾きに対して非常に堅牢です。
2 番目の質問は、実際には最初の質問と相互依存していると思われますが、次のとおりです。このシナリオに最適な追跡アルゴリズムは何ですか? 私はオンラインで少し読んでいました。利用可能な追跡方法の非常に優れた要約はhttps://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/で、KCF トラッカーを使用する必要があると考えていました。しかし、私はアルゴリズムをあまり掘り下げておらず、互換性のないアイデアを使用している可能性があると思います。たとえば、色の追跡は、色のフィルタリングだけで実行できるという意味でおそらく単純であり、速度に基づいていくつかのしかし、多くの機能を検出するこのアルゴリズムは、ライトだけではうまく機能しない可能性があります。
繰り返しますが、質問は次のように再定式化される可能性があると思います:私の特定のシナリオでの最良のマーカー/追跡アルゴリズムの組み合わせは何ですか?
python - 移動するオブジェクトの軌跡で冗長パス (サブパス) を見つける方法は?
ビデオで移動する変形可能なオブジェクトを追跡する必要があります (ただし、2D 空間のみ)。オブジェクトがその全軌跡のスパンで再訪したパス (サブパス) を見つけるにはどうすればよいですか? たとえば、オブジェクトがパス p0-p1-p2-...-p10 をトレースした場合、オブジェクトが p0-...-p10 または p3-p4 のようなサブパスをトレースしたケースの数を見つけたいと考えています。 -p5. ここで、p0、p1、...、p10 はオブジェクトの位置を表します (それぞれの時点での (x,y) ピクセル座標)。また、どのフレームでこれらのパス (サブパス) が再度アクセスされているかを知るにはどうすればよいですか?