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)

Спойлер: 12 алгоритмов

Спойлер: Описание

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.

Спойлер: Программа

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

Цена - 9,99 usd

Продажник