Object tracking using Python and OpenCV [Udemy] [Jones Granatyr]

Object tracking using Python and OpenCV [Udemy][Jones Granatyr] Implement 12 different algorithms for tracking objects in videos and webcam! Авторы - Jones Granatyr, Dalton Luiz Vargas, IA Expert Academy Чему вы научитесь - трекинг объектов с камеры и видео (Track objects from videos and from the webcam using Python and OpenCV) - понимание работы алгоритмов (Understand the basic intuition about tracking algorithms) - применение 12 трекинговых алгоритмов (Implement 12 tracking algorithms) - понимание разницы между обнаружением объекта и его отслеживанием (Understand the differences between object detection and object tracking) Отслеживание объектов - это часть компьютерного зрения, цель которой - найти объект в последовательных кадрах видео. Примером приложения является система видеонаблюдения и безопасности, в которой можно обнаружить подозрительные действия. Другими примерами являются мониторинг движения на автомагистралях, а также анализ движения игроков во время футбольного матча! В этом последнем примере можно проследить полный маршрут, по которому игрок следовал во время матча. Чтобы познакомить вас с этой областью, в этом курсе вы изучите основные алгоритмы отслеживания объектов с использованием языка Python и библиотеки OpenCV! Вы узнаете основы о 12 (двенадцати) алгоритмах и шаг за шагом реализуете их! По окончании курса вы узнаете, как применять алгоритмы отслеживания, применяемые к видео, чтобы вы могли разрабатывать свои собственные проекты. Будут рассмотрены следующие алгоритмы: Boosting, MIL (многоэкземплярное обучение), KCF (фильтры корреляции ядра), CSRT (дискриминативный корреляционный фильтр с канальной и пространственной надежностью), MedianFlow, TLD (отслеживание обнаружения обучения), MOSSE (минимальная сумма вывода В квадрате), ошибка), Goturn (общее отслеживание объекта с использованием регрессионных сетей), Meanshift, CAMShift (непрерывно адаптивное среднее значение), разреженный оптический поток и плотный оптический поток. Вы изучите базовые вещи обо всех алгоритмах, а затем мы реализуем и протестируем их с помощью PyCharm IDE. Важно подчеркнуть, что цель курса - быть как можно более практичной, поэтому не ожидайте слишком многого от теории, поскольку вы собираетесь изучать только основные аспекты каждого алгоритма. Цель демонстрации всех этих алгоритмов - дать вам представление о том, что разные алгоритмы могут использоваться в соответствии с типами приложений, чтобы вы могли выбрать лучшие в соответствии с проблемой, которую вы пытаетесь решить. Course content Course materials Object tracking vs Object detection Object tracking algorithms - intuition Object tracking algorithms - additional materials Boosting and MIL algorithms KCF and CSRT algorithms MedianFlow, TLD, MOSSE and Goturn algorithms Installing Anaconda and PyCharm Tracking a single object 1 Tracking a single object 2 Tracking a single object 3 Tracking a single object 4 Tracking multiple objects 1 Tracking multiple objects 2 Tracking multiple objects 3 Tracking objects with Goturn Object detection Object detection + object tracking 1 Object detection + object tracking 2 Meanshift algorithm - intuition Meanshift algorithm - implementation 1 Meanshift algorithm - implementation 2 Meanshift algorithm - implementation 3 CAMShift algorithm - intuition CAMShift algorithm - implementation Optical flow algorithm (sparse) – intuition Optical flow algorithm (sparse) – implementation 1 Optical flow algorithm (sparse) – implementation 2 Optical flow algorithm (sparse) – implementation 3 Optical flow dense algorithm – intuition Optical flow dense algorithm – implementation Final remarks Материалы курса 3 разделов • 33 лекций • Общая продолжительность 4 ч 44 мин Язык - английский + субтитры