tracking.hpp 文件参考

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"

tracking.hpp 的包含依赖图

此图显示哪些文件直接或间接包含此文件

类
类	cv::DenseOpticalFlow
类	cv::DISOpticalFlow
	DIS 光流算法。 更多…
类	cv::FarnebackOpticalFlow
	使用 Gunnar Farneback 算法计算密集光流的类。 更多…
类	cv::KalmanFilter
	卡尔曼滤波器类。 更多…
结构体	cv::TrackerMIL::Params
结构体	cv::TrackerGOTURN::Params
结构体	cv::TrackerDaSiamRPN::Params
结构体	cv::TrackerNano::Params
结构体	cv::TrackerVit::Params
类	cv::SparseOpticalFlow
	稀疏光流算法的基本接口。 更多…
类	cv::SparsePyrLKOpticalFlow
	用于计算稀疏光流的类。 更多…
类	cv::Tracker
	长期跟踪器的基本抽象类。 更多…
类	cv::TrackerDaSiamRPN
类	cv::TrackerGOTURN
	GOTURN（使用回归网络的通用对象跟踪）跟踪器 更多…
类	cv::TrackerMIL
	MIL 算法以在线方式训练分类器，以将对象与背景分离。 更多…
类	cv::TrackerNano
	Nano 跟踪器是一个超轻量级的基于深度神经网络的通用对象跟踪器。 更多…
类	cv::TrackerVit
	VIT 跟踪器是一个超轻量级的基于深度神经网络的通用对象跟踪器。 更多…
类	cv::VariationalRefinement
	变分光流细化。 更多…

命名空间
命名空间	cv

枚举
枚举	{   cv::OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW = 4 ,   cv::OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS = 8 ,   cv::OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN = 256 }
枚举	{   cv::MOTION_TRANSLATION = 0 ,   cv::MOTION_EUCLIDEAN = 1 ,   cv::MOTION_AFFINE = 2 ,   cv::MOTION_HOMOGRAPHY = 3 }

函数
int	cv::buildOpticalFlowPyramid (InputArray img, OutputArrayOfArrays pyramid, Size winSize, int maxLevel, bool withDerivatives=true, int pyrBorder=BORDER_REFLECT_101, int derivBorder=BORDER_CONSTANT, bool tryReuseInputImage=true)
	构建可以传递给 calcOpticalFlowPyrLK 的图像金字塔。
void	cv::calcOpticalFlowFarneback (InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow, double pyr_scale, int levels, int winsize, int iterations, int poly_n, double poly_sigma, int flags)
	使用 Gunnar Farneback 算法计算密集光流。
void	cv::calcOpticalFlowPyrLK (InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err, Size winSize=Size(21, 21), int maxLevel=3, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags=0, double minEigThreshold=1e-4)
	使用带有金字塔的迭代 Lucas-Kanade 方法计算稀疏特征集的光流。
RotatedRect	cv::CamShift (InputArray probImage, Rect &window, TermCriteria criteria)
	查找对象的中心、大小和方向。
double	cv::computeECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputArray inputMask=noArray())
	计算两幅图像之间的增强相关系数 (ECC) 值 [80] 。
Mat	cv::estimateRigidTransform (InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine)
	计算两个二维点集之间的最佳仿射变换。
double	cv::findTransformECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputOutputArray warpMatrix, int motionType, TermCriteria criteria, InputArray inputMask, int gaussFiltSize)
	根据 ECC 准则查找两幅图像之间的几何变换（扭曲） [80] 。
double	cv::findTransformECC (cv::findTransformECC) (InputArray 模板图像, InputArray 输入图像, InputOutputArray 变换矩阵, int 运动类型=MOTION_AFFINE, TermCriteria 终止条件=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 50, 0.001), InputArray 输入掩码=noArray())
int	cv::meanShift (InputArray 概率图像, Rect &窗口, TermCriteria 终止条件)
	在反向投影图像上查找目标。
Mat	cv::readOpticalFlow (const String &路径)
	读取 .flo 文件。
布尔值	cv::writeOpticalFlow (const String &路径, InputArray 光流)
	将 .flo 文件写入磁盘。