我正在开发一个项目，用于跟踪具有许多颜色变化的许多纹理的对象。 与使用颜色遮罩的正常跟踪不同，我的目标对象有很大的不同，因为它包含几个主要的颜色分布。OpenCV纹理对象跟踪使用过滤器
我想检测对象并开始跟踪。对于跟踪，有像卡尔曼滤波器这样的方法，但是，为了跟踪纹理对象，我需要跟踪我想要的局部关键点。如果我在每一帧中计算SURF描述符，比这将会失去跟踪的使用，我认为（也许我错了）。
我觉得我应该在第一帧使用SURF来初始化目标对象，然后跟踪它。我的问题在于如何跟踪纹理对象的特征。我做了一些研究，但我似乎没有得到如何解决这个问题。
如果我能得到一些建议或纸张链接来阅读和实施它，那将是非常好的。
您可以尝试二进制描述符，它们在提取和比较中都比SURF高效得多。也许使用较少的关键点并用二进制描述符描述它们可以实时工作。此外，在跟踪时，您将估计对象的位置，因此也许不必在整个图像中计算描述符，而只需估计对象的位置。
我写了一篇关于二进制描述符的教程。
部分1 - 引言： http://gilscvblog.wordpress.com/2013/08/26/tutorial-on-binary-descriptors-part-1/
部2 - 的简要描述： http://gilscvblog.wordpress.com/2013/09/19/a-tutorial-on-binary-descriptors-part-2-the-brief-descriptor/
部分3 - 的ORB描述符： http://gilscvblog.wordpress.com/2013/10/04/a-tutorial-on-binary-descriptors-part-3-the-orb-descriptor/
部4 - 轻快描述符： http://gilscvblog.wordpress.com/2013/11/08/a-tutorial-on-binary-descriptors-part-4-the-brisk-descriptor/
只是一个问题，是BRIEF，ORB和BRISK所有二进制描述符，或者应该单独实现它，因为我不喜欢二进制描述符没有在OpenCV中实现。其次，你对HOG有什么看法。对物体识别有好处吗？除了那些有帮助的链接 –
它们都是在openCV中实现的，也是我在下一篇文章中写到的FREAK。 HOG确实是物体识别的好选择，但我担心运行时间会很长。 – GilLevi
实际上，我试图实现HOG，但是我意识到OpenCV中的HOG仅供人们检测。还是我错了。所以我最终编写了整个猪的代码，但我再次陷入了如何确定对象周围的边界框。我也在努力。对不起，不介意我还在学习，所以我有这么多的困惑和问题。再次感谢你的帮助 –
您必须检测每个帧中的对象才能对其进行跟踪。为什么不使用SURF呢？或者哈雷探测器？ – GilLevi
我想实时做到这点，但在Windows中，需要大约10秒来为单个帧计算SURF。 –
您可以尝试二进制描述符，它们在提取和比较中都比SURF高效得多。也许使用较少的关键点并用二进制描述符描述它们可以实时工作。此外，在跟踪时，您将估计对象的位置，因此也许不必在整个图像中计算描述符，而只需估计对象的位置。 让我知道你是否需要关于二进制描述符的更多信息。 – GilLevi