ドキュメンテーション

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オブジェクトの追跡

ビデオ内のオブジェクトの追跡

Computer Vision System Toolbox™ には、CAMShift (continuously adaptive mean shift) や KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) などのビデオ追跡アルゴリズムが用意されています。これらのアルゴリズムは、単一オブジェクトの追跡に使用したり、より複雑な追跡システムの基本ブロックとして使用できます。さらにツールボックスには、複数のオブジェクトを追跡するためのフレームワークも用意されています。これにはカルマン フィルター処理やハンガリー法アルゴリズムを用いたオブジェクト検出のトラックへの割り当てが含まれます。

関数

assignDetectionsToTracksAssign detections to tracks for multiobject tracking
configureKalmanFilterCreate Kalman filter for object tracking
vision.KalmanFilterオブジェクト追跡用のカルマン フィルター
vision.HistogramBasedTrackerHistogram-based object tracking
vision.PointTracker Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) アルゴリズムを使用したビデオ内の点の追跡
vision.BlockMatcherイメージ間またはビデオ フレーム間の動きの推定
vision.TemplateMatcherイメージ内でのテンプレートの検出

ブロック

Optical FlowEstimate object velocities
Block MatchingEstimate motion between images or video frames
Template MatchingLocate a template in an image

トピック

MATLAB ワークフロー

複数オブジェクトの追跡

"追跡" は、ビデオ ストリーム内で時間の経過とともに移動する単一または複数のオブジェクトを特定するプロセスです。

CAMShift 法を使用した顔の検出と追跡

この例では、顔の検出と追跡を自動的に行う方法を説明します。

KLT アルゴリズムを使用した顔の検出と追跡

この例では、特徴点を使用して顔の検出と追跡を自動的に行う方法を説明します。

ライブ ビデオ取得を使用した、顔の検出と追跡

この例では、KLT アルゴリズムを使用してライブ ビデオ ストリーム内の顔を自動的に検出し追跡する方法を説明します。

動きに基づく複数のオブジェクトの追跡

この例では、静止カメラからのビデオ中で移動するオブジェクトを自動検出し、動きに基づいた追跡を実行する方法を説明します。

走行中の自動車からの歩行者の追跡

この例では、走行中の自動車に取り付けられたカメラで歩行者を追跡する方法を説明します。

カルマン フィルターを使用したオブジェクトの追跡

この例では、vision.KalmanFilter オブジェクトと関数 configureKalmanFilter を使用してオブジェクトを追跡する方法を説明します。

Simulink ワークフロー

放置されたオブジェクトの検出

この例では、鉄道の駅にあるオブジェクトを追跡し、そのどれが静止したままかを判別する方法を説明します。