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第907章 AI怎么抓图（第2页）

m_t

和上一帧矩阵

m_{t-1}

做差：

d

=

|m_t

-

m_{t-1}|

?t如果某个像素差值大于阈值（比如

0.2），说明这里有变化。

?t变化区域提取：

?t根据变化点的分布，用轮廓检测或连通区域标记，找到“方块”位置。

?t用方块坐标裁剪原彩色图

→

得到目标小图。

?

3.

样本分类（人脸或人识别）

?t你说的随机森林可以做，但在视觉领域更常用cnn（卷积神经网络），因为它能自动提取空间特征。

?t样本准备：

?t把抓到的小图分两类：和目标有关

无关。

?t提取特征（像素值、hog特征、深度特征等）。

?t训练分类器（随机森林、svm、cnn等）。

?t预测时，把新的方块特征输入模型，输出类别标签。

?

4.

跟踪（tracking）

?t检测是找到目标，跟踪是保持它在视频里的位置。

?t常用方法：

?t卡尔曼滤波（kalman

filter）：预测下个位置。

?tkcf

sse

跟踪器：基于模板匹配的快速跟踪。

?tsort

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