北京航空航天大学目标检测与跟踪实验报告1
北京航空航天大学目标检测与跟踪实验报告1
《图像探测、跟踪与识别技术》实验报告（一）专业：探测制导与控制技术学号：姓名：目录一、实验目的 (3)二、实验要求 (3)三、实验步骤 (3)四、实验结果 (4)1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (4)1.1阈值结果及坐标 (4)1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (4)2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (5)2.1.1阈值为150的结果及坐标 (5)2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (5)2.2.1阈值为250的结果及坐标 (6)2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果 (6)五、实验感想 (7)附实验程序： (7)实验一基于形心的目标检测方法一、实验目的1. 学习常用的图像阈值分割方法以及不同方法对目标的不同分割效果；2. 学习如何利用形心方法将目标定位；3. 了解目标检测方法的本质并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求要求学生能够根据目标图像特点，自行选择在不同噪声条件下和背景条件下的目标分割算法。
完成规定图像的目标检测，并利用检测跟踪窗来表示检测到的目标位置信息。
三、实验步骤1. 分别利用固定阈值和自适应阈值T，对图像二值化。
2．在VC6.0平台下编写阈值计算函数，形心计算函数；3. 观察不同阈值方法对目标的分割效果以及对目标的定位准确性；4. 打印结果并进行讨论。
四、实验结果1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果1.1阈值结果及坐标1.2二值化图样及定位、跟踪结果2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果2.1.1阈值为150的结果及坐标2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果2.2.1阈值为250的结果及坐标2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果从以上实验结果中可以看出，大津法得到的阈值使得前景和背景的错分像素点数最少，因而使得二值化的分类结果和最终的检测追踪结果都非常地好。
而固定阈值因为有人的因素在里边，随意性大，因而导致了二值化的结果较差，并最终使得检测跟踪的结果较差。
北京航空航天大学目标检测与跟踪实验报告2
《图像探测、跟踪与识别技术》实验报告专业：学号：姓名：实验二利用归一化相关的模板匹配方法来检测目标一、实验目的1. 学习常见的模板匹配方法，了解利用模板匹配方法检测目标的过程；2. 了解利用金字塔的加速匹配方法的原理和过程；3. 培养处理实际图像的能力并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求学生应当能够在VC6.0平台下编制自己的C函数(允许参考指导书中的例程)，编写归一化相关函数、模板匹配函数和金字塔加速算法的函数，并用它们对不同类型的目标图像进行目标检测处理；能够正确地评价对不同目标图象获得的检测结果。
三、实验步骤1. 在VC6.0平台下编写归一化相关匹配函数；2. 编写2层金字塔加速算法的函数；4. 打印结果并进行讨论。
四、实验报告实验中使用了2层金字塔算法，第二层图像和模板均为原图的四分之一，实验结果及图片为：其中第一图层为原图，第二图层为原图图层的四分之一图层。
1.实验过程及遇见的问题；在试验过程中，发现在对原图抽取四分之一图像之后，得到的图像上总是有很多的白点。
通过PS查看图片的像素信息，发现有的像素点为负数，比如有的点为-122，其真实值为-122+256=124。
知道这样的原因之后，在每次计算四个像素点的平均的时候，先判断这四个像素点的值是否为赋值，如果为负值，就调用事先写好的一个函数，将其灰度值加256后再参与计算，得到了正确的结果。
2.实验的原始图像和检测到目标的图像；以上四幅图分别为原模板、四分之一模板、原图、四分之一原图。
从实验结果中可以看出，匹配结果令人满意。
该算法很好地找出了模板的位置。
五、思考题1．传统的模板匹配方法对目标的检测结果受哪些因素的影响？使用该算法受到图像旋转的影响，若图像旋转了，除非模板响应地旋转否则不能匹配成功，其次该算法还受到光照的影响，若原图受光照影响灰度改变，则这种基于灰度比较的匹配方法将失效。
2. 金字塔匹配方法为什么对匹配算法有加速作用？金字塔算法虽然在计算四分之一图像的时候花费一点时间。
目标检测与追踪技术研究及应用
目标检测与追踪技术研究及应用近年来，目标检测与追踪技术在计算机视觉领域得到了广泛的研究和应用。
目标检测与追踪技术是指在视频或图像中自动识别和跟踪目标的过程，它是计算机视觉和人工智能领域的重要组成部分。
目标检测与追踪技术的应用场景非常广泛，例如智能交通、智能安防、无人驾驶、医学影像分析等等。
本文将对目标检测与追踪技术进行简要的介绍，并讨论其研究和应用现状。
一、目标检测技术目标检测技术是指在图像中自动识别和定位目标。
目标检测技术的发展历程主要经历了传统图像处理方法（如边缘检测、形态学、滤波等）、基于特征的检测方法（如Haar特征、HOG特征、SIFT特征、SURF特征等）以及深度学习方法（如卷积神经网络、YOLO、SSD、Faster R-CNN等）三个时期。
近年来，深度学习方法的发展，特别是卷积神经网络的广泛应用，大大改善了目标检测的准确性和效率。
其中，YOLO（You Only Look Once）算法采用了端到端的训练模式，极大地提高了检测速度。
Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）算法则是在R-CNN算法的基础上引入了Region Proposal Network（RPN）模块，用于生成候选框，加快了检测速度。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法则是在YOLO算法的基础上做了改进，同时具有较高的速度和很好的准确性。
此外，在目标检测领域，还有很多其他的方法和模型，如RetinaNet、Mask R-CNN等。
二、目标追踪技术目标追踪技术是指在视频序列中对目标进行追踪。
目标追踪技术的实现需要对目标进行跟踪，如果目标发生了移动，则需要对目标的位置进行更新，从而实现目标的连续跟踪。
目标追踪技术的应用场景很多，如视频监控、自动驾驶、智能手机拍摄等。
目标追踪技术的研究主要包括基于处理器的方法（如传统的帧差法、基于背景模型的方法等）和基于深度学习的方法。
目标检测、目标跟踪报告
车辆检测与跟踪概述
智能交通系统： ( Intelligent Transport Systems, ITS)
车辆检测与跟踪概述
影响车辆检测和跟踪的主要因素： （1）车辆自身阴影； （2）车辆间相互遮挡或车辆被背景中物体遮
挡； （3）同车型车辆之间具有较大的相似性； （4）光线突变； （5）夜晚和雨、雪等恶烈天气等。 主要针对（1）、（2）两种情况开展研究
hfuttidspunitedlab47夜晚车辆检测结果hfuttidspunitedlab48普通路面检测结果?a序列某一帧b混合高斯模型检测结果?cbayes决策检测结果d本方法检测结果hfuttidspunitedlab49高速公路检测结果?a序列某一帧b混合高斯模型检测结果?cbayes决策检测结果d本方法检测结果hfuttidspunitedlab50跟踪结果a序列第168帧跟踪结果b序列第182帧跟踪结果c目标质心在x方向的坐标d目标质心在y方向的坐标hfuttidspunitedlab51跟踪结果与粒子滤波方法比较a粒子滤波第40帧b粒子滤波第60帧c粒子滤波第88帧d粒子滤波第100帧hfuttidspunitedlab52跟踪结果与经典camshift方法比较acamshift第40帧bcamshift第60帧ccamshift第88帧dcamshift第100帧hfuttidspunitedlab53跟踪结果比较a本文方法第40帧b本文方法第60帧c本文方法第88帧d本文方法
跟踪结果比较
（a）本文方法第40帧 （b）本文方法第60帧
（c）本文方法第88帧
（d）本文方法第100帧
车辆检测与跟踪
包括以下两方面内容：
• 基于码本更新的检测与跟踪方法 • 基于轮廓匹配的检测与跟踪方法
追踪仪测试实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 熟悉追踪仪的基本原理和操作方法。
2. 通过实验，验证追踪仪在实际情况中的应用效果。
3. 掌握追踪仪在数据采集、处理和分析方面的能力。
二、实验原理追踪仪是一种用于实时监测目标物体运动轨迹的设备。
它通过接收目标物体发出的信号，计算出目标物体的位置、速度和方向等信息，并将其传输到控制中心或终端设备上，实现对目标物体的实时追踪。
三、实验设备1. 追踪仪一台2. 接收模块一台3. 发射模块一台4. 数据线若干5. 计算机一台6. 实验场地四、实验步骤1. 准备工作（1）将追踪仪、接收模块、发射模块连接好，确保各设备工作正常。
（2）在实验场地设置发射模块和接收模块，距离约为50米。
（3）将追踪仪与计算机连接，打开追踪仪软件。
2. 实验开始（1）启动追踪仪软件，设置追踪仪参数，如采样频率、数据传输方式等。
（2）将发射模块放置在目标物体上，启动发射模块，使其开始发射信号。
（3）接收模块接收发射模块发出的信号，并将信号传输到追踪仪软件。
（4）追踪仪软件根据接收到的信号，计算出目标物体的位置、速度和方向等信息。
3. 数据采集（1）在追踪仪软件中，设置采集时间，开始采集数据。
（2）观察追踪仪软件中的实时轨迹图，记录目标物体的运动轨迹。
4. 数据处理（1）将采集到的数据保存到计算机中，以便后续分析。
（2）利用追踪仪软件对采集到的数据进行处理，如滤波、平滑等。
5. 结果分析（1）分析目标物体的运动轨迹，判断其运动规律。
（2）计算目标物体的平均速度、最大速度、加速度等参数。
（3）对比实验前后的数据，评估追踪仪的性能。
五、实验结果与分析1. 追踪仪性能评估（1）追踪精度：通过对比实验前后的数据，追踪仪在短时间内对目标物体的追踪精度较高，误差在可接受范围内。
（2）实时性：追踪仪实时传输目标物体的位置、速度和方向等信息，满足实时追踪需求。
（3）抗干扰能力：在实验过程中，追踪仪能够有效抑制干扰信号，保证数据传输的稳定性。
目标检测与跟踪技术研究与应用
目标检测与跟踪技术研究与应用目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，其在许多应用中发挥着关键作用。
本文将重点探讨目标检测与跟踪技术的研究进展以及在各个领域中的应用。
首先，我们来介绍目标检测技术。
目标检测是指在图像或视频中快速准确地定位和识别出感兴趣的目标。
随着深度学习的发展，目标检测的性能得到了极大的提升。
目前，基于深度学习的目标检测算法主要包括两类：基于区域的方法和基于单阶段检测的方法。
基于区域的方法将图像分割成不同的候选区域，然后对每个候选区域进行目标分类和位置回归。
而基于单阶段检测的方法将目标检测和分类分为一个端到端的过程，充分利用了深度学习的优势，能够实时检测目标。
在目标检测技术的基础上，目标跟踪技术进一步将目标在视频序列中的运动轨迹进行连续跟踪。
目标跟踪技术通常分为两类：在线学习跟踪和离线学习跟踪。
在线学习跟踪是指在跟踪过程中不断更新目标模型以适应目标的外观变化和背景干扰。
离线学习跟踪则是在训练阶段学习目标的外观特征，然后在跟踪阶段使用学习到的模型进行跟踪。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法得到了快速发展，并在许多视觉应用中取得了重要的成果。
目标检测与跟踪技术在各个领域中都有广泛的应用。
在智能监控领域，目标检测与跟踪技术能够实时准确地识别和跟踪监控视频中的人员、车辆等目标，提高监控系统的效率和准确率。
在自动驾驶领域，目标检测与跟踪技术是实现车辆感知和环境理解的关键技术之一，能够帮助自动驾驶系统准确识别和跟踪其他道路用户，确保行车安全。
在智能交通领域，目标检测与跟踪技术能够用于交通流量统计、违规行为监测等应用，提高交通管理的效率和精度。
此外，目标检测与跟踪技术还被广泛应用于人脸识别、物体识别、虚拟现实等领域。
虽然目标检测与跟踪技术取得了许多突破性进展，但仍面临许多挑战。
首先，目标检测与跟踪算法通常需要大量标注数据进行训练，而标注数据的获取和标注过程耗时耗力。
其次，目标检测与跟踪技术在复杂背景下的抗干扰能力有待提升，如何提高算法对遮挡、光照变化等干扰的鲁棒性是一个重要的研究方向。
目标跟踪实验
目标跟踪实验目标跟踪是计算机视觉中的一项重要技术，用于追踪视频中的目标物体。
在现实生活中，目标跟踪技术被广泛应用于监控、智能交通、无人驾驶等领域。
本实验旨在通过Python编程实现简单的目标跟踪算法，并对其性能进行评估。
首先，我们需要选择一段视频来进行目标跟踪实验。
可以选择一段包含动态目标物体的视频，例如运动的车辆或行人。
接下来，我们需要将视频载入到Python程序中进行处理。
在开始实验之前，我们需要安装一些必要的库，如OpenCV和NumPy。
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了丰富的视觉处理函数和工具。
NumPy是科学计算领域常用的库，提供了大量的数学函数和矩阵操作工具。
首先，我们需要读取视频并获取第一帧图像。
可以使用OpenCV提供的`VideoCapture`函数来读取视频，并使用`read`函数获取第一帧图像。
这里需要定义一个窗口来显示视频和目标跟踪结果。
接下来，我们可以选择使用鼠标来手动选择目标物体的初始位置。
我们可以定义一个鼠标事件的回调函数，当鼠标按下时记录当前的坐标。
定义一个布尔变量`select`来控制选择操作的进行。
然后，我们需要定义一个目标跟踪器。
在本实验中，我们选择使用MeanShift算法进行目标跟踪。
MeanShift算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法，可以通过计算当前帧图像的直方图与初始帧图像的直方图的相似度来更新目标物体的位置。
在每一帧图像中，我们需要使用MeanShift算法来更新目标物体的位置。
首先，我们需要计算当前帧图像的直方图，并使用`cv2.calcHist`函数来计算直方图。
然后，我们需要使用`cv2.normalize`函数将直方图归一化。
接下来，我们可以使用`cv2.meanShift`函数来计算目标物体的新位置。
在目标物体的位置更新之后，我们可以将其绘制在当前帧图像上，并通过`cv2.imshow`函数显示目标跟踪结果。
然后，我们需要使用`cv2.waitKey`函数等待一段时间，以实现视频的播放效果。
北京航空航天大学科技成果——复杂背景下多目标精确跟踪系统
北京航空航天大学科技成果——复杂背景下多目标
精确跟踪系统
成果简介
多模跟踪器系统融合了可见光、红外、雷达、GPS等多种信息，完成对空中目标、海面目标的全天候高精度实时探测和跟踪。
该系统通过可见光、红外等传感器的数据融合和雷达等其它目标探测系统联网，可以自动识别空中、海面目标，并将目标图像信息实时传回指挥中枢。
该系统考虑了多种通用要求，集成了强大的软、硬件资源。
跟踪精度达到亚像素级精度。
该系统集成了如下技术：
1、红外、可见光的弱小目标实时检测技术；
2、多传感器数据融合技术；
3、目标退化遮挡时的特征提取技术；
4、目标超视场下精确跟踪技术。
应用领域
该系统的研究成果除了可以直接解决对空对海面的安防外，还可以用于航天器自主导航、交会对接、空中预警检测等领域；在工业领域检测、国土资源实时监控、交通和现代物流流量监控等民用领域也有广泛的应用前景，对提高我国国防力量和加快国民经济发展都具有重要的作用。
目标跟踪算法与检测处理技术研究
目标跟踪算法与检测处理技术研究一、内容描述在这个日新月异的时代，科技的发展让我们的生活变得越来越便捷。
而在众多领域中，目标跟踪算法与检测处理技术的研究正逐渐成为了一个热门话题。
这项技术的应用范围非常广泛，从智能家居到无人驾驶汽车，再到智能安防系统，都离不开这一技术的支持。
本文将围绕目标跟踪算法与检测处理技术展开讨论，带领大家走进这个充满无限可能的领域。
首先我们来了解一下什么是目标跟踪算法，简单来说目标跟踪算法就是通过对视频或图像中的物体进行实时分析，自动识别和跟踪这些物体的运动轨迹。
这种技术在很多场景下都非常实用，比如在体育赛事中，我们可以通过目标跟踪算法来实时追踪运动员的位置；在智能家居系统中，我们可以利用目标跟踪算法来监控家中的老人和孩子，确保他们的安全。
接下来我们将探讨目标跟踪算法与检测处理技术的研究方向，目前这一领域的研究主要集中在以下几个方面：一是提高目标跟踪算法的精度和鲁棒性；二是降低目标跟踪算法的计算复杂度，以满足实时应用的需求；三是研究目标跟踪算法与其他相关技术的融合，以实现更广泛的应用场景。
在实际应用中，目标跟踪算法与检测处理技术已经取得了显著的成果。
例如在智能安防系统中，通过目标跟踪算法可以实现对入侵者的实时监控，有效提高了系统的安全性；在无人驾驶汽车领域，目标跟踪算法可以帮助汽车实现对前方道路状况的实时感知，从而提高行驶的安全性和舒适性。
目标跟踪算法与检测处理技术的研究具有很高的实用价值和广阔的应用前景。
随着科技的不断发展，相信这一领域将会取得更多的突破和进步，为我们的生活带来更多便利和惊喜。
A. 研究背景和意义在当今这个信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的图像和视频数据。
这些数据中蕴含着丰富的信息，如目标的位置、速度等。
然而如何从这些海量的数据中提取出有用的信息，对于提高我们的生活质量和工作效率具有重要意义。
因此研究目标跟踪算法与检测处理技术显得尤为重要。
目标跟踪算法是一种自动定位和跟踪目标的技术，它可以在视频序列中找到已经出现的物体，并随着时间的推移实时更新物体的位置。
无人机视觉中的目标检测和跟踪算法研究
无人机视觉中的目标检测和跟踪算法研究无人机作为一种航拍工具已经被广泛应用于生产、农业、测绘等领域，而无人机视觉系统可以提供可靠的地面信息，也可以实现模型的自主导航，因此被认为是无人机应用的重要组成部分。
无人机视觉系统往往需要完成一些特定任务，例如检测某些目标、发布任务，这些任务在工业生产和军事技术方面都具有极高的实用性。
而目标检测和跟踪算法则是实现这些任务所必需的基础技术。
本文将从理论和实践两方面，详细探讨无人机视觉中的目标检测和跟踪算法。
一、目标检测算法目标检测算法主要是指在图像或视频中找出指定物体的算法。
在无人机视觉系统中，目标通常是跟踪物，例如车辆、人，或者固定物，例如建筑物、道路。
常见的目标检测算法有以下几种。
1.传统图像识别算法传统图像识别算法以层次为基础，依次构建特征抽取，编码和分类三个步骤，其中特征抽取是最重要的一个环节。
常见的特征抽取算法有SIFT、HOG和LBP，这些算法可以从不同的角度提取图像的特征，从而实现目标的识别。
2.深度学习算法深度学习算法目前在目标检测领域处于首位，它通常使用骨干网络进行特征提取，再通过边界框回归和分类器结合的方式来实现目标检测。
比如，最近广泛应用于搭载于无人机上的YOLOv3（You Only Look Once）算法，是目前深度学习中非常出色的目标检测算法之一，它的特点是速度快且能检测出更小的物体。
目标检测算法的主要任务是在图像中找出目标位置，而目标跟踪算法的任务则是在目标位置发生变化时，如下一小节所述，保持跟踪目标。
二、目标跟踪算法目标跟踪算法的任务是在图像中检测到目标物体以后，当物体发生位置变化时，仍然能够保持对该物体的追踪。
根据无人机视觉中的实际应用需求，目标跟踪算法要求具有实时性、鲁棒性和精度等特点。
下面介绍几种常见的目标跟踪算法。
1.卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种常用的线性系统状态估计算法，广泛应用于目标跟踪领域。
该算法利用当前状态信息和先验信息，通过状态转移方程进行状态预测，再通过观测方程进行观测更新，从而实现目标跟踪。
基于深度学习的航天器目标检测与跟踪技术研究
基于深度学习的航天器目标检测与跟踪技术研究深度学习技术的快速发展使得目标检测与跟踪在航天器领域得到广泛应用。
本文将探讨基于深度学习的航天器目标检测与跟踪技术的研究进展，并讨论其在实际应用中的挑战和前景。
一、介绍航天器目标检测与跟踪技术的背景航天器目标检测与跟踪旨在准确、实时地检测和跟踪天空中的航天器，对于航天器的识别、监测和导航具有重要意义。
传统的机器学习方法在这一领域存在多种限制，而基于深度学习的目标检测与跟踪技术在准确性和鲁棒性方面取得了显著进展。
二、基于深度学习的航天器目标检测技术1. 卷积神经网络（CNN）在航天器目标检测中的应用卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的技术，其在航天器目标检测中发挥了重要作用。
基于CNN的目标检测算法通过多层卷积和池化层提取特征，并通过全连接层进行分类和定位。
这种方法具有高度的准确性和鲁棒性，并且可以处理复杂的航天器目标。
2. 目标检测中的区域提议技术区域提议技术是目标检测中的一个重要环节，其目的是在图像中生成可能包含目标的候选区域。
基于深度学习的区域提议技术使用了快速而精确的方法，例如基于深度特征的选择性搜索（Selective Search）和候选区域生成网络（RPN）。
这些方法能够有效地生成航天器目标的候选区域，从而加快了目标检测的速度。
三、基于深度学习的航天器目标跟踪技术1. 单目标跟踪技术在单目标跟踪中，一个目标在视频序列中被连续追踪，通过预测目标的位置和形状。
基于深度学习的单目标跟踪技术采用了循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等方法，能够更准确地跟踪航天器目标。
2. 多目标跟踪技术与单目标跟踪不同，多目标跟踪需要同时追踪多个目标。
基于深度学习的多目标跟踪技术使用了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等方法，结合目标检测算法进行多目标追踪。
这种方法能够同时追踪多个航天器目标，并保持较高的准确性。
四、基于深度学习的航天器目标检测与跟踪技术的挑战和前景1. 挑战虽然基于深度学习的航天器目标检测与跟踪技术已经取得了显著的进展，但仍存在一些挑战。
目标检测与跟踪
目标检测与跟踪目标检测与跟踪是计算机视觉领域中重要的技术，旨在识别并追踪图像或视频中的特定目标。
这项技术在各种应用中发挥着重要作用，如视频监控、自动驾驶、人脸识别等。
本文将介绍目标检测与跟踪的基本概念、常用方法和应用领域。
一、目标检测的基本概念目标检测是指在图像或视频中确定一个或多个感兴趣的目标的位置和类别。
其目标是根据给定的图像或视频中的像素信息，确定每个目标的边界框位置，并给出对应目标的类别标签。
目标检测的核心任务是进行物体的定位和分类。
现代目标检测方法主要分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常使用传统的机器学习算法，如SVM （支持向量机）和HOG（方向梯度直方图），通过提取图像中的特征来判断目标的位置和类别。
而基于深度学习的方法则利用了深度神经网络的强大学习能力，通过多层次的卷积神经网络（CNN）来实现目标的检测。
二、目标检测的常用方法1. 基于特征的方法传统的基于特征的目标检测方法通常包括以下几个步骤：首先，从图像中提取特征，如颜色、纹理、形状等；然后，通过分类器，如SVM，将特征与不同类别的目标进行分类；最后，利用边界框将目标框定。
2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了显著的突破。
其中最有代表性的方法是RCNN（区域卷积神经网络）、Fast RCNN和Faster RCNN。
这些方法通过候选框提取和深度神经网络的结合，实现了高效准确的目标检测。
三、目标跟踪的基本概念目标跟踪是指在视频序列中连续追踪目标的位置和运动。
与目标检测不同，目标跟踪侧重于对目标在时间上的连续性追踪，而不是单独的目标定位和分类。
目标跟踪技术广泛应用于视频监控、视频分析和自动驾驶等领域。
目标跟踪的主要挑战在于目标在视频序列中的外观变化、遮挡和尺寸变化等。
为了解决这些问题，目标跟踪方法主要可以分为基于模型的方法和基于深度学习的方法。
四、目标跟踪的常用方法1. 基于模型的方法基于模型的目标跟踪方法通常将目标的位置和运动建模为状态估计问题。
目标检测实验报告
一、实验背景目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在检测图像中的多个目标并给出其位置和类别。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的成果。
本实验旨在通过实践操作，学习目标检测算法的基本原理，并验证其性能。
二、实验目的1. 了解目标检测的基本原理和常用算法。
2. 掌握目标检测算法的训练和评估方法。
3. 评估不同目标检测算法在具体任务上的性能。
三、实验环境1. 操作系统：Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3.63. 深度学习框架：TensorFlow 1.154. 实验数据集：COCO数据集5. 目标检测算法：Faster R-CNN、SSD、YOLOv3四、实验内容1. 数据集准备（1）下载COCO数据集，包括训练集、验证集和测试集。
（2）将COCO数据集转换为适合目标检测算法的格式，如VOC格式。
（3）使用代码将COCO数据集的标注信息转换为XML格式。
2. 算法训练（1）Faster R-CNN1）安装Faster R-CNN所需依赖库。
2）使用TensorFlow实现Faster R-CNN网络结构。
3）加载COCO数据集，并进行数据增强。
4）使用迁移学习的方式，在预训练的ResNet-50网络上进行微调。
5）训练Faster R-CNN模型，并保存训练好的模型。
（2）SSD1）安装SSD所需依赖库。
2）使用TensorFlow实现SSD网络结构。
3）加载COCO数据集，并进行数据增强。
4）使用迁移学习的方式，在预训练的VGG16网络上进行微调。
5）训练SSD模型，并保存训练好的模型。
（3）YOLOv31）安装YOLOv3所需依赖库。
2）使用TensorFlow实现YOLOv3网络结构。
3）加载COCO数据集，并进行数据增强。
4）使用迁移学习的方式，在预训练的Darknet-53网络上进行微调。
5）训练YOLOv3模型，并保存训练好的模型。
目标检测目标跟踪报告
目标检测目标跟踪报告目标检测和目标跟踪是计算机视觉中的重要领域，用于识别和定位图像或视频中的目标物体。
本报告将探讨目标检测和目标跟踪的基本概念、相关技术和最新研究进展。
1.目标检测目标检测是一种在图像或视频中检测和定位目标物体的任务。
目标检测主要包括以下几个步骤：(1)图像预处理：对输入图像进行预处理，如尺度调整、颜色空间转换、图像增强等。
(2)物体提议：生成候选目标区域，以减少后续检测的计算量。
(3)特征提取：从候选区域中提取特征，常用的特征包括颜色直方图、HOG特征、深度特征等。
(4)目标分类：利用机器学习或深度学习算法对候选区域进行分类，判断其是否包含目标物体。
(5)目标定位：根据分类结果生成目标的边界框或像素级别的分割。
目标检测的发展已经取得了很大的进展。
传统的目标检测方法主要基于手工设计的特征和机器学习算法，如HOG-SVM、Haar-like特征和级联分类器。
然而，这些方法在复杂环境下的鲁棒性和准确性有限。
近年来，深度学习的发展使得目标检测在准确性和效率上得到了显著提升。
著名的深度学习目标检测算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO 等。
这些算法通过引入候选区域提取阶段和端到端的训练方法，大大提高了目标检测的准确性和速度。
2.目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中追踪目标物体的位置和轨迹。
目标跟踪主要包括以下几个步骤：(1)目标初始化：在视频的第一帧中选择目标物体，并为其建立模型或特征描述子。
(2)相似度度量：计算当前帧中目标物体与上一帧中目标物体的相似度，以确定目标的位置。
(3)运动补偿：根据目标物体的位置和运动模型，对当前帧中的候选区域进行，以确定目标的位置。
(4)目标更新：根据当前帧中确定的目标位置，更新目标的模型或特征描述子。
目标跟踪是一项具有挑战性的任务，主要由于目标物体的外观变化、遮挡、运动模糊和摄像机抖动等因素的影响。
传统的目标跟踪方法主要基于特征匹配、颜色直方图、轨迹和粒子滤波等技术。
复杂背景下运动目标的检测与跟踪
第36卷，增刊、b1．36Suppl eⅡ1ent红外与激光工程I n矗勰d and La se r Engi nee r i ng2007年9月S印．2007复杂背景下运动目标的检测与跟踪李平岐1，陈万春1，邢晓岚2(1．北京航空航天大学宇航学院，北京100083；2．空军装备研究院总体所，北京100076)，摘要：比较了H S和L K两种光流计算方法的性能，并针对复杂背景的情况，提出了一种基于LK光流柱状图和c釉v边缘检测融合技术的运动目标检测跟踪方法。
该方法分三步：首先，利用LK光流柱状图信息完成运动目标的检测，并获得目标分割图；然后用canny边缘检测算子的检测信息并融合目标分割图信息获得细化的目标边缘图；最后根据检测结果计算目标形心。
实验表明，该方法能有效解决复杂背景下运动目标的检测与跟踪。
关键词：目标检测；复杂背景；光流；柱状图；C aI l ny算子中圈分类号：V448．25+1文献标识码：A文章编号：1007．2276(2007)增(探测与制导)．0182．05 D e t ec t i on and t r acl【i ng of m oV i ng obj ect i n com pl e x backgr oundL I Pi ng．qi l，C既N W如．c hunl，x矾G xi ao．1肌2(1．sc h∞l ofA帅n越坩cs，Bei h粕guni ve璐咄Be日崦100083，Chi Il a；2．A i：晌rceEqui pm ent R esearc hA cad咖y’B询遗1的0r76。
C hi皿)A b st r a ct：A com p撕s on ofⅡl e pe ffom aIl c e of H S aI l d L K opt i ca l f l ow al g嘶t|l Ins i s pr es ent cd，锄d a m em od of det e ct i on and t r acl【i ng of m oV i ng obj ect usi I l g a f us i on al gori t l l m i s pr opo s ed bas ed on m et l i st ogr锄of L K opt i ca l nowaI l d edg e e x仃ac t ed by C a I l ny’s op er at o r i n coI印l ex bac kground．7111i s m em od w as perf0咖ed by t l l r ee st印s．Fi rs t，m e det ect i on of obj ect w a s f i ni s hed and m e s egm ent at i on m a p of obj ect w a s obt ai ned us i I l gⅡl e l l i st ogr锄of L K opt i c al now；Sec伽d，m e edge m ap of obj ect w a s obt ai ned by a f us i on r nem od bas ed o n t he segm en t at i on m印of t Ile obj ect al l d t he ed ge e x廿ac t ed by C aI l ny’s op er a_t or；Tt l j r d，m e cen仃o i d of obj ect w as obt ai ned accor di ng m e edg e m印of obj ect．Expedm ent s ha-ve show n t ll at Ⅱl is m et I l o d can e讯贮t i vel y deal w i t l l t l le det ect i on and仃ac ki ng of m oV i ng obj ect w i t t l con l pl ex back gr ound．K ey w or ds：O巧ect det ecdon；一C伽叩1ex ba ckgr0唧d；O pt i c al now；H is t o{驷m；C a加y ope豫缸0引言复杂背景下运动目标的检测和跟踪是当前数字图像处理和计算机视觉领域的研究热点。
目标检测与跟踪实验报告3 王进
《图像探测、跟踪与识别技术》实验报告专业：探测制导与控制技术学号：11151201姓名：王进2014 年11月实验三复杂场景下目标的检测与跟踪一、实验目的1. 学习不同目标跟踪算法，对比不同算法对于复杂场景的效果；2. 学习OpenCV与VS2010的联合编程，提高编程能力。
二、实验要求1. 要求学生至少使用一种目标跟踪算法对视频中出现的目标进行跟踪；2. 检验所选算法在复杂场景下的效果；3. 使用VS2010/2012和OpenCV进行编程；4. 本实验不要求目标检测，所以目标可以手动标出。
三、实验步骤1. 想办法找到目标（可手动框出）。
2. 编写目标跟踪函数代码；四、实验报告1、CAMSHIFT算法原理CAMSHIFT算法是利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。
这个算法可以分为三个部分：1、色彩投影图（反向投影）：(1).RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。
(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。
(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。
这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。
2、MEANSHIFTMEANSHIFT算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。
算法过程为：(1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W(2).计算零阶距：计算一阶距：计算搜索窗的质心：(3).调整搜索窗大小宽度为；长度为1.2s；(4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重(2)(3)(4)，直到搜索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。
目标检测与跟踪-第1篇
1.区域提议网络（RPN）：通过RPN生成一系列可能包含目标 的候选区域。 2.特征提取与分类：对候选区域进行特征提取，并通过分类器 判断其是否包含目标，同时进行边界框回归，精确目标位置。
▪ 单阶段目标检测算法
1.直接回归：无需生成候选区域，直接通过神经网络回归出目 标的位置和类别信息。 2.高效的训练：单阶段目标检测算法通常具有更快的训练速度 和更高的实时性。
目标检测与跟踪简介
▪ 目标检测与跟踪的基本原理
1.目标检测与跟踪通常分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。 目标检测用于确定图像或视频序列中是否存在目标物体，并确 定其位置、形状、大小等信息；目标跟踪则用于在连续帧中跟 踪目标物体的运动轨迹。 2.常用的目标检测与跟踪算法包括：光流法、卡尔曼滤波、粒 子滤波、多目标跟踪算法等。
▪ 深度学习目标检测算法
1.深度神经网络的应用：利用深度卷积神经网络提取图像特征，有效地表征目标信 息。 2.端到端的训练：通过反向传播算法，可以实现对整个检测模型的端到端训练，提 高检测精度。 3.多尺度检测：利用不同尺度的特征图进行目标检测，能够更好地检测不同大小的 目标。
目标检测经典算法介绍
▪ 传统目标检测算法
1.传统目标检测算法主要基于手工设计的特征，如SIFT、HOG 等，通过滑动窗口等方式在图像中进行目标搜索。 2.传统算法虽然速度较慢，但在一些特定场景下，如低分辨率 、小目标等情况下仍有一定的应用价值。 3.传统算法可以作为深度学习算法的补充，两者结合可以进一 步提高目标检测的鲁棒性和精度。
▪ 目标检测与跟踪的定义
1.目标检测与跟踪是一种通过对图像或视频序列进行分析，确 定其中目标物体的位置、形状、大小等信息的技术。 2.该技术广泛应用于安防监控、智能交通、无人机导航等领域 。
基于飞行器图像处理的目标检测与跟踪研究
基于飞行器图像处理的目标检测与跟踪研究飞行器图像处理技术在无人机、无人直升机等航空器中发挥着重要作用。
其中，目标检测与跟踪是飞行器图像处理的关键技术之一，它可以帮助飞行器自动识别和跟踪目标物体，实现无人飞行和智能导航。
本文将探讨基于飞行器图像处理的目标检测与跟踪的研究进展和应用前景。
一、目标检测技术目标检测是指从图像或视频中识别和定位出感兴趣的目标物体，是图像处理和计算机视觉领域的研究热点。
对于飞行器而言，目标检测的关键挑战在于充分利用有限的计算资源，实现高效和准确的目标检测。
1.1 基于传统方法的目标检测传统的目标检测方法主要利用人工设计的特征和分类器来实现目标检测，如Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
然而，这些方法往往需要大量的计算资源和人工特征提取工作，并且对目标物体的形状和背景光照等因素较为敏感，无法满足飞行器目标检测的实时性和准确性需求。
1.2 基于深度学习的目标检测近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了重要进展。
其中，卷积神经网络（CNN）是目标检测中最常用的深度学习模型之一。
通过设计网络结构和训练大规模的数据集，CNN可以自动学习图像的特征表示，从而实现高效和准确的目标检测。
目前，基于深度学习的目标检测算法主要包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等。
这些算法在目标检测的准确性和速度方面取得了显著的优势，为飞行器图像处理提供了可行的解决方案。
二、目标跟踪技术目标跟踪是指在连续的图像序列中，通过分析和估计目标物体的位置和运动状态，实现目标的持续跟踪。
对于飞行器来说，目标跟踪是实现自动驾驶和智能导航的重要技术之一。
2.1 基于特征点的目标跟踪传统的目标跟踪方法主要利用特征点的位置和运动信息来实现目标的跟踪。
例如，基于光流的跟踪方法可以通过计算相邻帧图像中的像素位移来估计目标物体的运动轨迹。
然而，这些方法容易受到噪声干扰和目标物体的遮挡等因素的影响，导致跟踪的不稳定性和不准确性。
第七章 目标检测与跟踪(1)
3/146
引言： 引言：学习目标检测与跟踪技术的意义
• 现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要 因素。以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制 导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。 • 成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标， 有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技 术。 • 例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视 以及攻击目标和毁伤目标。那么快速的信息获取和处理能力 就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别 也成为必要的前提条件。
7/146
7.1.1 什么是信息获取技术
• 信息获取技术： 地球上的所有物质都对外界辐射自己独特的信息－某一部分 的电磁波谱，包括自发辐射和反射日光辐射。 通过传感器接收这些信息，再通过各种信息分离、提取、增强、 融合、识别等手段最终达到应用的目的。 • 信息获取技术的手段： 电视传真、遥感技术、光纤通信、光学与光电子成像和雷 达技术 • 信息获取技术的分类： 被动信息获取技术和主动信息获取技术。 被动信息获取技术：红外热成像、微光以及可见光； 主动信息获取技术：发射电磁波、用人造光源照射被探测 目标（或红外线辐射源）。
4/146
• 随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益 推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。 1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991 年的海湾战争及1999年的科索沃战争，都说明了这一点。西 方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入 了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。而 图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败 的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器， 将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。
目标检测项目实习报告
一、项目背景随着人工智能技术的快速发展，目标检测技术在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。
在无人驾驶、智能监控、机器人导航等领域，目标检测技术是实现智能感知和决策的关键。
本次实习项目旨在深入学习和实践目标检测技术，提高自身在计算机视觉领域的专业能力。
二、实习目标1. 熟悉目标检测的基本原理和常用算法；2. 掌握目标检测技术的应用场景和实际操作；3. 学习使用深度学习框架进行目标检测模型的训练和优化；4. 分析目标检测技术的优缺点，提出改进方案。
三、实习内容1. 理论学习在实习初期，我重点学习了目标检测的基本原理和常用算法。
主要包括以下内容：（1）目标检测的基本概念：目标检测是指从图像或视频中检测出感兴趣的目标物体，并给出其位置和类别信息。
（2）常用目标检测算法：包括传统的基于区域的方法（如R-CNN、SPPnet等）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD等）。
（3）目标检测评价指标：包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精确率（mAP）等。
2. 实践操作在理论学习的基础上，我进行了以下实践操作：（1）使用OpenCV库进行图像处理，实现目标检测的基本流程，包括图像读取、灰度化、二值化、边缘检测等。
（2）使用Faster R-CNN、YOLO等深度学习框架进行目标检测模型的训练和测试。
主要步骤如下：1）数据预处理：将图像和标注数据转换为模型所需的格式，包括图片尺寸调整、归一化等。
2）模型训练：使用预训练的模型或从头开始训练，调整超参数，如学习率、批大小等。
3）模型评估：使用测试集评估模型性能，包括精确率、召回率、mAP等指标。
4）模型优化：根据评估结果调整模型结构和超参数，提高模型性能。
（3）分析目标检测技术的优缺点，提出改进方案。
针对Faster R-CNN、YOLO等算法，分析了它们的优缺点，并提出了以下改进方案：1）针对Faster R-CNN：改进区域建议网络（RPN）的设计，提高检测精度；优化RoI Pooling操作，提高特征提取效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《图像探测、跟踪与识别技术》实验报告（一）专业：探测制导与控制技术学号：姓名：目录一、实验目的 (3)二、实验要求 (3)三、实验步骤 (3)四、实验结果 (4)1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (4)1.1阈值结果及坐标 (4)1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (4)2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果 (5)2.1.1阈值为150的结果及坐标 (5)2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果 (5)2.2.1阈值为250的结果及坐标 (6)2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果 (6)五、实验感想 (7)附实验程序： (7)实验一基于形心的目标检测方法一、实验目的1. 学习常用的图像阈值分割方法以及不同方法对目标的不同分割效果；2. 学习如何利用形心方法将目标定位；3. 了解目标检测方法的本质并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验要求要求学生能够根据目标图像特点，自行选择在不同噪声条件下和背景条件下的目标分割算法。
完成规定图像的目标检测，并利用检测跟踪窗来表示检测到的目标位置信息。
三、实验步骤1. 分别利用固定阈值和自适应阈值T，对图像二值化。
2．在VC6.0平台下编写阈值计算函数，形心计算函数；3. 观察不同阈值方法对目标的分割效果以及对目标的定位准确性；4. 打印结果并进行讨论。
四、实验结果1、使用自适应阈值进行阈值化以及定位跟踪结果1.1阈值结果及坐标1.2二值化图样及定位、跟踪结果2、使用固定阈值进行阈值化以及定位跟踪结果2.1.1阈值为150的结果及坐标2.1.2二值化图样及定位、跟踪结果2.2.1阈值为250的结果及坐标2.2.2二值化图样及定位、跟踪结果从以上实验结果中可以看出，大津法得到的阈值使得前景和背景的错分像素点数最少，因而使得二值化的分类结果和最终的检测追踪结果都非常地好。
而固定阈值因为有人的因素在里边，随意性大，因而导致了二值化的结果较差，并最终使得检测跟踪的结果较差。
在阈值设置为150的时候无法检测跟踪到目标，在阈值设置为250的时候虽然检测到目标，但跟踪框的位置明显小了，说明在二值化的时候讲过多的飞机上的像素点当成了背景，因而结果较差。
五、实验感想这是在我们进行的第一次图像探测、跟踪与识别技术的实验，实验中我们尝试了使用大津法求得的阈值和固定阈值对同一幅图片进行二值化，从结果来看，大津法得到的阈值的准确程度明显比人为选择的阈值要准确地多，这是因为大津阈值法对0-255灰度进行遍历，当前景和背景错分最少时的灰度作为最终灰度，因而二值化的准确程度要高很多。
除了阈值化之外，我们还计算了目标的型心，并加入了跟踪框，以对目标进行跟踪。
实验总体虽然简单，但是让我们了解了一种，目标检测跟踪的方法，另外还提高了我们的编程能力。
总体上来说，这次试验收获很多。
附实验程序：#include<stdio.h>#include"StdAfx.h"#include<cv.h>#include<cxcore.h>#include<highgui.h>#include<iostream>using std::cout;using std::endl;int otsuThreshold(IplImage* img){int T = 0;int height = img->height;int width = img->width;int step = img->widthStep;int channels = img->nChannels;uchar* data = (uchar*)img->imageData;double gSum0;/double gSum1;double N0 = 0;/double N1 = 0;/double u0 = 0;/度¨¨double u1 = 0;//度¨¨double w0 = 0;/ 0double w1 = 0;/double u = 0;/double tempg = -1;/double g = -1;double Histogram[256]={0};double N = width*height;/for(int i=0;i<height;i++){for(int j=0;j<width;j++){double temp =data[i*step + j] ;/ temp = temp<0? 0:temp;temp = temp>255? 255:temp; Histogram[(int)temp]++;}}for (int i = 0;i<256;i++){gSum0 = 0;gSum1 = 0;N0 += Histogram[i];N1 = N-N0;if(0==N1)break;w0 = N0/N;w1 = 1-w0;for (int j = 0;j<=i;j++){gSum0 += j*Histogram[j];}u0 = gSum0/N0;for(int k = i+1;k<256;k++){gSum1 += k*Histogram[k];}u1 = gSum1/N1;u = w0*u0 + w1*u1;g = w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);if (tempg<g){tempg = g;T = i;}}return T;}int main(){IplImage* pImg;pImg = cvLoadImage("plane1.bmp",0);int T=250;cout<<"设¦¨¨定¡§/大䨮津¨°法¤¡§求¨®得Ì?的Ì?阈D值¦Ì为a：êo"<<T;cout<<endl;int count=0;/int xsumx=0;int ysumy=0int xmin=pImg->height;int ymin=pImg->width;int xmax=0;int ymax=0;IplImage* pImg1=pImg;for(int i=0;i<pImg1->height;i++){uchar* ptr=(uchar*)(pImg1->imageData+i*pImg1->widthStep);for(int j=0;j<pImg1->width;j++){double temp =ptr[j];if(temp>T){ptr[j]=255;count++;xsumx+=j;ysumy+=i;if(i>=ymax)ymax=i;if(j>=xmax)xmax=j;if(i<=ymin)ymin=i;if(j<=xmin)xmin=j;}elseptr[j]=0;}}int xzuobiao=(int)xsumx/count;int yzuobiao=(int)ysumy/count;cout<<"中D心?坐Á?标À¨ºX为a：êo"<<xzuobiao;cout<<endl;cout<<"中D心?坐Á?标À¨ºY为a：êo"<<yzuobiao;cout<<endl;/////////////////////////////////////IplImage* pImg3=cvLoadImage("plane1.bmp",0);;CvPoint2D32f point[4];int jukuandu=80;int jugaodu=45;point[0].x=xmin-10;point[1].x=xmin-10;point[2].x=xmax+10;point[3].x=xmax+10;point[0].y=ymin-10;point[1].y=ymax+10;point[2].y=ymax+10;point[3].y=ymin-10;CvPoint pt[4];for (int i=0; i<4; i++){pt[i].x = (int)point[i].x;pt[i].y = (int)point[i].y;}cvLine( pImg3, pt[0], pt[1],CV_RGB(255,255,255), 1, 1, 0 );cvLine( pImg3, pt[1], pt[2],CV_RGB(255,255,255), 1, 1, 0 ); cvLine( pImg3, pt[2], pt[3],CV_RGB(255,255,255), 1, 1, 0 ); cvLine( pImg3, pt[3], pt[0],CV_RGB(255,255,255), 1, 1, 0 );cvNamedWindow( "Image1",1);cvShowImage( "Image1", pImg1 );cvNamedWindow("Image3",1);cvShowImage("Image3",pImg3);cvWaitKey(0); ¹cvDestroyWindow( "Image1" );cvDestroyWindow( "Image3" );cvReleaseImage( &pImg );cvReleaseImage( &pImg1 );图像探测、跟踪与识别技术cvReleaseImage( &pImg3 );return 0;}11。