KLT跟踪算法的实现。物体的起始位置…

资 源 简 介

KLT跟踪算法的实现。物体的起始位置…

详 情 说 明

KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）跟踪算法是计算机视觉中经典的物体跟踪方法，尤其适用于视频序列中的特征点追踪。其核心基于光流法原理，通过分析相邻帧间特征点的像素强度变化来实现运动估计。

算法实现通常分为两个关键阶段：初始化与跟踪。用户需手动标定物体的初始位置或特征点，这是后续跟踪的基准。跟踪过程则分为两种模式——简单跟踪和高级跟踪，分别应对不同场景需求：

简单跟踪模式： 适用于物体运动平缓、背景干扰少的场景。算法仅计算特征点在连续帧中的位移向量，通过最小化邻域像素差来更新位置。这种方法计算量小，但对快速运动或遮挡敏感。

高级跟踪模式： 加入金字塔分层（图像金字塔）处理以应对大幅运动，同时在跟踪过程中动态评估特征点质量，剔除漂移或丢失的点。还可能集成预测模型（如卡尔曼滤波）提升鲁棒性。

实际应用中，KLT算法的性能高度依赖特征点选择（如角点）和光流约束条件的设定。其优势在于计算效率高，适合实时系统，但需注意光照变化或纹理缺失可能导致跟踪失败。