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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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