视觉跟踪

DNT是一个用于视觉跟踪的双深度网络的代码库，该代码库发表在IEEE图像处理事务中。您可以使用该代码库来重现DNT论文中的实验结果。 操作系统: 代码已在64位Arch Linux操作系统上测试，也应该能在其他Linux发行版上运行。 依赖项: 深度学习框架及其所有依赖项 支持CUDA的GPU 安装: 安装Caffe: Caffe是我们对原始Caffe的定制版本。将目录更改为./caffe，然后编译源代码和Matlab接口。 从[链接]下载16层VGG网络，并将caffemodel文件放在./feature_model目录下。 运行演示代码: 运行run_tracker.m。您可以根据

基于 Matlab 的视觉识别方案，适合想搞懂自动驾驶视觉技术的你。文档里不仅讲得清楚，还给了全套代码流程，像图像读取、灰度转换、边缘检测这些基本操作都用得上，适合初学者边学边改。嗯，用来做视觉实验或者当项目起点都挺合适，响应也快，逻辑也清晰，踩坑少。 Matlab 的图像工具挺强，像形态学、连通域这些功能配合起来，用来识别前方车辆那是相当顺手。案例还用了一个目标检测的完整流程，从图像预到特征提取，再到的追踪逻辑，基本能打通整个视觉识别的思路。 适合啥人？如果你做科研的方向是计算机视觉，或者你在搞自动驾驶方向的 demo，或者你就单纯想看看Matlab在这块儿怎么玩——都挺合适。尤其是你手上就

猪matlab特征代码zKCF zKCF是Kernelized Correlation Filters（KCF）视觉跟踪器的可扩展C++实现。本项目基于[1][2]的代码，将KCF主体、特征提取器和相关内核实现分离，以提高代码可读性和可扩展性。此外，zKCF通过精细的VGG特征提取器实现，显著提升了性能和速度。在CVPR13[3]和OTB50/100[4]跟踪基准上评估和比较了zKCF及其基础KCFcpp的性能和速度。

VT-developer/SDCT 是一个结合了稀疏表示和子类判别约束的视觉跟踪算法，挺适合在面对目标光照变化、遮挡等复杂场景时保持稳定性。通过稀疏表示，能够目标的部分遮挡或形变，保持目标特征的恢复。而子类判别约束则优化了稀疏表示，使得不同状态的目标可以被更精确地识别，避免误识别。这个算法在 MATLAB 中实现，代码清晰，容易理解，适合开发者和研究者使用。你可以直接下载源码，查看算法实现，验证自己的数据集，甚至对比实验结果。如果你对视觉跟踪感兴趣，可以试试这个项目，挺好用的。

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作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

优化cameanshift的跟踪程序，操作简便，注释清晰明了。

Matlab 的图像功能真不是盖的，做目标跟踪这种活儿还挺顺手。利用它视频帧、提取目标特征、跟踪移动轨迹，整个流程跑起来还挺流畅，适合用来做个 demo 或小项目练练手。哦对了，像那种交通监控、行人识别场景也完全能用上。 图像那块，matlab 自带的工具箱挺齐全，啥vision.ForegroundDetector、blobAnalysis都有，结合 UI 做点交互也不是难事。比如你想让用户点一下选目标，用个imshow加ginput就行，响应也快，代码也简单。 我还挖了几个不错的参考，像Matlab 图像目标跟踪这篇就挺直白，基本能跑通。还有个交通视频目标跟踪系统，场景接地气，推荐你看看。