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追跡と動き推定

オプティカル フロー、アクティビティ認識、動き推定および追跡

動き推定と追跡は、アクティビティ認識、交通監視、自動車安全性、監視など、多くのコンピューター ビジョン アプリケーションにとって重要なアクティビティです。

Computer Vision 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。

"動き推定" は、連続する 2 つのビデオ フレーム間におけるブロックの動きを判別するプロセスです。このツールボックスには、オプティカル フロー、ブロック マッチング、テンプレート マッチングなどの動き推定アルゴリズムが含まれています。これらのアルゴリズムは、イメージ全体、ブロック、任意のパッチまたは個々のピクセルに対する動きベクトルを作成します。ブロック マッチングとテンプレート マッチングを行う場合、最適なマッチを求めるための評価メトリクスには MSE、MAD、MaxAD、SAD および SSD が含まれます。

関数

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assignDetectionsToTracks複数のオブジェクトの追跡のための検出のトラックへの割り当て
configureKalmanFilterオブジェクトの追跡のためのカルマン フィルターの作成
vision.KalmanFilter測定値、状態、および状態推定誤差の共分散の修正
vision.HistogramBasedTrackerHistogram-based object tracking
vision.PointTrackerKanade-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
opticalFlowオプティカル フロー行列を格納するオブジェクト
opticalFlowFarnebackFarneback 法を使用してオプティカル フローを推定するオブジェクト
opticalFlowHSHorn-Schunck 法を使用してオプティカル フローを推定するオブジェクト
opticalFlowLKLucas-Kanade 法を使用してオプティカル フローを推定するオブジェクト
opticalFlowLKDoGObject for estimating optical flow using Lucas-Kanade derivative of Gaussian method
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
insertMarkerイメージまたはビデオにマーカーを挿入
insertShapeイメージまたはビデオへの形状の挿入
insertObjectAnnotationトゥルーカラー イメージ、グレースケール イメージ、またはビデオ ストリームに注釈を付ける
insertTextイメージまたはビデオへのテキストの挿入
imshowイメージの表示
imshowpairイメージ間の差の比較

トピック

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。

注目の例